openmpとは？初心者にもわかる並列処理の基礎ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

openmpとは？

openmpとは Open Multi-Processing の略で、複数のCPUコアを同時に使って処理を分割する仕組みを作るための標準規格です。主に C/C++/Fortran のプログラムで使われ、並列処理を簡単に実現できます。

OpenMPの基本概念

並列処理とは、同じ仕事を複数の作業単位に分けて同時に進めることです。OpenMP はコードの特定の場所に指示を書くだけで、自動的にスレッドを作って分担します。この指示は一般にプリプロセッサ指示で表され、C/C++ では #pragma omp ... という形で書かれます。Fortran では !$omp 形式の指示になります。これらの指示は、ループの分割 や データの共有、競合の回避 などを指定します。

使い方の基本

導入の基本は3つです。まず ソースコードに omp ヘッダの準備。次に コンパイル時に OpenMP を有効化。最後に 並列ディレクティブ を適用します。C言語の場合、#include <omp.h> を頭に入れ、コンパイル時のフラグ に -fopenmp を渡します。これにより、実行時に スレッド数 を動的に決められるようになります。

実際の使い方のコツ

最もよく使われるのは #pragma omp parallel for です。これは「この for ループを複数のスレッドで実行する」という指示です。ループ内で 変数の共有と独立性 に気をつけ、必要なら private や reduction の指定を使います。

実例のイメージ

例えば配列の要素を順番に足し合わせる処理を OpenMP で分割すると、各スレッドが配列の一部を処理します。最終的な合計を得るには reduction を使います。これにより競合なく正しい結果が得られます。

表で見る違い

項目	シリアル	OpenMP
並列性	1	複数スレッド
必要な変更	少ない	限定的
管理コスト	低い	やや高い

導入の手順

導入手順は次のとおりです。1) ソースコードに omp ヘッダの準備 2) コンパイル時に OpenMP を有効化 3) 指示を追加します。C言語の場合は #include <omp.h> を頭に入れ、コンパイル時のフラグに -fopenmp を渡します。

よくある質問

Q1: OpenMPはどの言語に対応していますか だいたい C/C++ と Fortran が主な対象です

Q2: 実際に速くなるには データの規模と処理の性質によります

openmpの同意語

OpenMP: 並列プログラミングを実現するための標準APIとライブラリの総称。C/C++/Fortran などの言語で、共有メモリ環境での並列処理を容易に設計・実行できる機能を提供します。
OpenMP API: OpenMPの公式API仕様。ディレクティブやライブラリ関数を通じて、プログラムを並列化するための統一的な機能を定義します。
Open Multi-Processing: OpenMPの頭字語の由来。共有メモリ型の並列処理を実現する規格・ライブラリを指します。
OMP: OpenMPを指す略称。コード内で使用される記法（例: #pragma omp parallel）を通じて並列処理を指示します。
オープンMP: OpenMPの表記ゆれの一つ。読み方のバリエーションとして使われることがあります。
OpenMP規格: 公式に定められた仕様書。利用可能なディレクティブと機能の詳細が記されています。
OpenMP標準: OpenMPの公式規格そのものを指す表現。実装の共通ルールを示します。
並列処理API: OpenMPが提供する、プログラムを並列に実行する機能をまとめたAPI群の総称です。
OpenMPライブラリ: OpenMPの実装を提供するライブラリのこと。実行時に組み込んで利用します。
共有メモリ並列化API: 同一メモリ空間を複数の処理で共有して並列化するAPIの総称です。

openmpの対義語・反対語

シングルスレッド: 処理を1本のスレッドだけで実行する状態。OpenMPは複数スレッドで並列実行を前提に設計されることが多いので、シングルスレッドはその対極です。
逐次処理: データを1つずつ順番に処理する方法。並列化されたOpenMPの反対概念として使われることが多い表現です。
直列実行: 処理を1つずつ直列に進行させる実行形。OpenMPの並列性の対になる考え方。
シリアル処理: 逐次処理と同義で、同時に複数の処理を進めない形。OpenMPの並列機能を使わない場合の典型例。
単一プロセス: 全処理を1つのプロセス内で完結させる構成。複数スレッドの並列性を使わない状態を指します。
非並列: 並列処理を適用していない状態。OpenMPの反対概念として用いられることが多いです。
単一スレッド実行: 1つのスレッドだけでプログラムを実行すること。OpenMPの多スレッド実行とは逆の特性。
1スレッド実行: スレッドを1つだけ使用する実行形。OpenMPの通常の並列実行の対義語として挙げられます。
分散メモリ: メモリをノード間で分散して使う並列モデル。OpenMPは主に共有メモリを前提とするため、分散メモリは思想的に対立する場合があります。
非共有メモリ: 複数の処理単位が別々のメモリ空間を使う構成。OpenMPの前提である共有メモリとは対になる概念です。
直列設計: 全体を直列に組み立てて設計する考え方。OpenMPの並列設計と対局に位置します。
並列化なしコード: OpenMPの並列ディレクティブを使っていないコード。並列化を前提としない状態を表します。
純粋な直列コード: すべての処理を直列に実行するコード。OpenMPを適用せず、逐次的な流れを保つコードの説明として用いられます。

openmpの共起語

OpenMP: OpenMPはC/C++/Fortran向けの共有メモリ並列プログラミングAPI。コンパイラ指示としてディレクティブを用い、複数のスレッドで並列に処理を行います。
parallel: 並列領域を作成する基本ディレクティブ。複数のスレッドが同時に処理を進めます。
for: ループを分割して各スレッドに割り当て、ループの反復を並列実行します。
sections: 独立したコードブロックを並列に実行する構文。各ブロックは同時に実行されます。
single: 複数スレッドのうち1つのスレッドだけがそのブロックを実行します。
task: 非同期に実行する小さな作業を生成して、タスクとしてスケジュールします。
taskloop: タスクとして分割されたループ処理を管理します（OpenMP 4.x以降）。
barrier: 全スレッドがこの点で待機して同期します。
critical: 指定した領域を排他化し、同時に1スレッドだけが実行します。
atomic: 変数への操作を原子的に行い、データ競合を防ぎます。
private: 各スレッドが個別に持つ変数の集合。初期値は未定義です。
shared: 複数スレッドで共有して同じメモリを操作する変数の集合。
firstprivate: 各スレッドに初期値をコピーして開始します。
lastprivate: 並列領域終了時に各スレッドの値を元の変数へ格納します。
default: デフォルトのデータ共有属性を設定します（例: none, shared）。
reduction: 並列で値を集約するための変数と演算子の指定。最後にすべてのスレッドの結果を集約します。
copyin: threadprivate変数をマスタースレッドから他のスレッドへコピーします。
copyprivate: 特定の変数のプライベート値を並列領域間で伝播させます。
threadprivate: スレッドごとに独立したグローバル変数を持つようにします。
schedule: ループ分割の方針を指定します。静的/動的/ガイド/ランタイムなど。
static: ループの反復を固定サイズのチャンクで割り当てます。
dynamic: 反復を実行時にスレッドへ割り当てる方式。
guided: 大きなチャンクを最初に割り当て、徐々に小さくします。
runtime: 実行時に方針を決定する設定。
auto: コンパイラや実行環境が適切な方針を自動的に選択します。
num_threads: 並列実行に使用するスレッド数を指定します。
if: 条件付きで並列化を有効化するかを決定します。
collapse: ネストしたループを一つの大きなループとして並列化します。
ordered: forループの反復を逐次的な順序で保証します。
simd: SIMDベクトル化を指示します。データを同時に複数要素処理します。
master: マスタースレッドだけが実行する領域を作ります。
pragma: プリプロセッサ指示としてのOpenMPディレクティブの総称。実装には『#pragma omp』の形で現れます。
omp_get_thread_num: 現在のスレッド番号を取得する関数。
omp_get_num_threads: 現在の並列領域内のスレッド数を取得する関数。
OMP_NUM_THREADS: 実行時の並列スレッド数を設定する環境変数。
OMP_SCHEDULE: ループ分割ポリシーを指定する環境変数。
OMP_PLACES: スレッド配置先を制御する環境変数。
OMP_PROC_BIND: スレッドとCPUの結びつき方を制御する環境変数。
OMP_STACKSIZE: 各スレッドのスタックサイズを設定する環境変数。
フォーク-ジョインモデル: OpenMPの基本となる、フォークとジョインで並列化を行う考え方。
データ競合: 複数スレッドが同じデータに同時にアクセスすると発生する不整合。
デバッグ/ツール: OpenMPをデバッグ・解析するツールやライブラリ。
データ共有設計: shared/private/firstprivate/lastprivateなど、データの共有戦略。
データ依存: データ間の依存関係をどう扱うか。task dependなどの機能で管理。

openmpの関連用語

OpenMP: OpenMPは、共有メモリ環境の並列プログラミングを簡単に行うためのAPIおよびディレクティブの集合です。主にC/C++/Fortranで使われ、コンパイラのランタイムが並列実行をサポートします。
parallel region: 並列領域は、複数のスレッドが同じデータを共有しながら同時に実行するコードの区間です。
pragma omp parallel: 並列領域を開始する指示子。実行時にスレッドを作成し、領域内を並列に実行します。
for directive: ループを複数のスレッドに分割して並列実行する指示子（通常は並列領域と組み合わせて使用します）。
sections: コードを複数の独立したセクションに分け、それぞれを異なるスレッドで実行します。
single: 並列領域内で1つのスレッドだけが特定の処理を実行します。
master: マスタースレッドのみが実行する領域を指定します。
private: 各スレッドに独立したコピーを作成して共有データの競合を防ぎます。
firstprivate: privateと同様に各スレッドにコピーを作成しますが、並列前の値で初期化します。
lastprivate: 並列領域終了時に各変数の最終値を元のスコープへ返します。
shared: 全スレッドで同じ変数を共有します。データ共有属性の基本です。
reduction: 各スレッドで局所的に計算し、領域終了時に結果を集約します。加法・乗法などの演算に用います。
atomic: 単一の読み書き操作を原子として保証し、競合を防ぎます。
critical: 指定したコード部を排他的に実行させ、同時実行を制限します。
barrier: 全スレッドがここまで到達するまで待機し、同期を取ります。
task: 非同期に実行される独立したタスクを作成します。柔軟な並列化を可能にします。
taskloop: ループをタスクに分解して非同期で実行します。
taskgroup: 複数のタスクをまとめて完了を待つための同期単位です。
depends: タスク間の依存関係を表現し、正しい実行順序を保証します（OpenMP 4.5以降特性）。
nowait: ループやセクションの終了時に暗黙のバリアを省略します。
collapse: ネストしたループを1つの大きなループとして並列化します。
schedule: ループ分割の方法を指定します。static/dynamic/guided/runtime/autoなどのモードがあります。
num_threads: 並列領域で使用するスレッド数を明示的に指定します。
OMP_NUM_THREADS: この環境変数を設定すると使用するスレッド数が決まります。
OMP_SCHEDULE: この環境変数でデフォルトの分割方法を設定します。
simd: ループのベクトル化を指示します。1命令で複数データを処理します。
ordered: 並列ループ内で、順序を保証して実行するブロックを指定します。
threadprivate: 特定のグローバル変数を各スレッドごとに独立させます。
copyin: threadprivate変数の値をネストしたスレッドへコピーします。
nested parallelism: 並列領域の中にさらに別の並列領域を作ることができる機能です。
omp_get_thread_num: 現在のスレッド番号を取得するOpenMPのAPIです。
omp_get_num_threads: 現在の並列領域で使用可能なスレッド数を取得します。
data race: 複数のスレッドが同じデータを書き込み中に起こる競合状態のことです。
false sharing: 近接する独立したデータが同じキャッシュラインを狙い、性能低下を招く現象です。
OpenMP versions: OpenMPにはOpenMP 4.x、5.xなどの仕様バージョンがあります。新機能や改善点が追加されます。
OpenMP runtime: OpenMPの実行時ライブラリ。スレッド管理や同期などを実行します。
compiler support: GCC、Clang、Intel ICC、MSVCなど、多くのコンパイラがOpenMPをサポートしています。
environment variables: OpenMPの動作を環境変数で制御する仕組みの総称です。