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Parallel Computing

Juliaは、次の4つの並行および並列プログラミングのカテゴリ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ために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することができ、Channel を介して通信します。 厳密には自体としては並列計算ではありませんが、Julia は Task を複数のスレッドでスケジュールすることを許可します。

  2. マルチスレッド:

    ジュリアの multi-threading は、メモリを共有しながら、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。ジュリア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、ジュリアは利用可能なリソース上で全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の抽象化を構築することが可能です。DistributedArrays.jlのようなパッケージは、そのような抽象化の一例です。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Juliaコードをネイティブに実行する機能を提供します。GPUをターゲットとした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。