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：

非同期の「タスク」、またはコルーチン:
Juliaのタスクは、I/O、イベント処理、プロデューサー-コンシューマーのプロセス、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。厳密には自体で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。
マルチスレッド:
ジュリアの 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、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合成可能です。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。
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または複数のコンピュータ上で実行できます。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。
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。