ハードウェアアーキテクチャ

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縁の下の力持ち、内部バス

電子計算機の心臓部にあたる中央処理装置、略して演算装置。その内部には、様々な電気回路がぎっしりと詰め込まれています。これらの回路が滞りなく連携し、複雑な計算や処理を行うには、情報のやり取りをするための道が必要です。その役割を担うのが、内部連絡路と呼ばれるデータの通り道です。人体の血管のように、演算装置内部の各部品を結びつけ、データという血液を循環させる重要な役割を担っています。 内部連絡路は、大きく分けて三つの種類に分類できます。一つ目は、命令の通り道です。演算装置が行うべき動作を指示する命令が、この通り道を通って運ばれます。二つ目は、数値の通り道です。計算に用いる数値や、計算結果がここを通ります。三つ目は、番地の通り道です。データが格納されている場所を示す番地情報が、この通り道を通って運ばれます。これらの三つの通り道が、演算装置内部でデータという血液を滞りなく循環させるために不可欠です。 内部連絡路の速度や幅が、演算装置の性能を大きく左右します。速度が速ければ速いほど、より多くのデータを短時間で送ることができます。また、幅が広ければ広いほど、一度に送ることができるデータ量が増えます。高性能な演算装置ほど、より高速で広帯域な内部連絡路を備えていると言えるでしょう。高速な内部連絡路は、演算装置の処理能力を高める鍵となります。まるで、太くて流れの良い血管が、人体の健康を支えるように、内部連絡路は電子計算機の心臓部を支える重要な役割を担っているのです。
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複数処理のコンピューター:SMP解説

計算機をより速く動かす方法の一つに、複数の処理を行う装置を組み込み、同時に仕事をさせる方法があります。これを複数処理と言います。複数処理には色々なやり方がありますが、その中でも対称型複数処理はよく知られた方法の一つです。 対称型複数処理では、複数の処理を行う装置が一つの記憶装置や周辺機器を共有します。それぞれの装置は対等な立場で仕事をします。それぞれの装置は、自分に割り当てられた仕事だけでなく、状況に応じて他の装置の仕事も分担できます。こうすることで、処理能力を高めるだけでなく、一つの装置が壊れても他の装置が仕事を続けられるので、装置全体の信頼性を高めることにも繋がります。 複数の仕事を同時に行うことで、全体の処理時間を短くし、計算機の性能を最大限に引き出すことができます。また、一つの大きな仕事を複数の処理を行う装置に分割して行うことで、大きな計算も効率よく行うことができます。 例えば、たくさんの計算が必要な天気予報や科学技術の計算、動画や音声の処理、それに、たくさんの人が同時に利用する銀行のシステムやインターネットのサービスなど、様々な場面で複数処理は役立っています。 複数処理は、一つの装置だけで行うよりも多くの仕事を同時に行えるため、処理速度を大幅に高めることができます。また、一つの装置が壊れても他の装置が仕事を続けられるため、システム全体の安定性を高めることができます。このように、複数処理は現代の計算機システムにおいて重要な役割を担っています。
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複数処理の基礎:対称型マルチプロセッシング

計算機の性能を高める上で、処理の速さは常に求められています。一つの処理装置だけで作業するよりも、複数の処理装置を同時に動かすことで、より速く作業を進めることができないかと考えられてきました。その中で、対称型多重処理方式(略して対称型多重処理)は、複数の処理装置をうまく連携させる技術として広く使われています。 この方式では、全ての処理装置は同じ立場にあり、記憶装置や周辺機器といった資源を共有しながら動きます。パソコンで例えると、一つの机を複数人で共有して作業を進めるようなイメージです。全員が同じ机の上の資料を使えるため、作業がスムーズに進みます。対称型多重処理も同様に、全ての処理装置が同じ記憶装置にアクセスできるため、処理速度の向上が期待できます。 対称型多重処理には、様々な利点があります。まず、処理速度が向上することは言うまでもありません。複数の処理装置で作業を分担することで、全体の処理時間を短縮できます。また、一つの処理装置に障害が発生した場合でも、他の処理装置が作業を引き継ぐことができます。これにより、システム全体の信頼性が向上します。さらに、処理装置を増やすだけで簡単に処理能力を高めることができるため、柔軟なシステム構築が可能です。 対称型多重処理は、様々な場面で活用されています。例えば、大規模な計算が必要な科学技術計算や、大量のデータを扱うデータベース処理などで利用されています。また、近年では、私たちの身近なパソコンや携帯電話にも応用されています。このように、対称型多重処理は、現代の情報化社会を支える重要な技術となっています。今後、ますます高性能な計算機が求められる中で、対称型多重処理の重要性はさらに増していくと考えられます。