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Parallel Computing

Juliaは、次の4つのカテゴリの同時および並列プログラミングをサポートしています：

  1. 非同期の「タスク」、またはコルーチン:

    Julia タスクは、I/O、イベント処理、プロデューサー-コンシューマー プロセス、および同様のパターンの計算を一時停止および再開することを可能にします。 タスクは、wait や fetch のような操作を通じて同期し、Channel を介して通信します。 厳密には自ら並列計算ではありませんが、Julia は複数のスレッドで Task をスケジュールすることを許可します。

  2. マルチスレッド:

    Juliaの multi-threading は、複数のスレッドまたはCPUコアでタスクを同時にスケジュールする能力を提供し、メモリを共有します。これは通常、自分のPCや単一の大規模マルチコアサーバーで並列処理を得る最も簡単な方法です。Juliaのマルチスレッドは構成可能です。あるマルチスレッド関数が別のマルチスレッド関数を呼び出すと、Juliaは利用可能なリソースに対してすべてのスレッドをグローバルにスケジュールし、オーバーサブスクリプションを避けます。

  3. 分散コンピューティング:

    分散コンピューティングは、別々のメモリ空間を持つ複数のJuliaプロセスを実行します。これらは同じコンピュータ上でも、複数のコンピュータ上でも実行できます。Distributed標準ライブラリは、Julia関数のリモート実行の機能を提供します。この基本的なビルディングブロックを使用することで、さまざまな種類の分散コンピューティング抽象を構築することが可能です。DistributedArrays.jlのようなパッケージは、そのような抽象の一例です。一方、MPI.jlやElemental.jlのようなパッケージは、既存のMPIエコシステムのライブラリへのアクセスを提供します。

  4. GPUコンピューティング:

    Julia GPUコンパイラは、GPU上でネイティブにJuliaコードを実行する機能を提供します。GPUをターゲットにしたJuliaパッケージの豊富なエコシステムがあります。JuliaGPU.orgウェブサイトでは、機能、サポートされているGPU、関連パッケージ、およびドキュメントのリストが提供されています。