コンピュータはさまざまなコンポーネントで構成されています。おそらく、最も重要な内部コンポーネントは CPU です。 CPU は中央処理装置の略で、コンピューターの頭脳です。これは、電子スイッチとして機能する数十億個の小さなトランジスタで構成されており、複雑な回路を通る電気の流れを制御します。
CPU は、タスク プログラムを実行するだけでなく、RAM (ランダム アクセス メモリ)、HDD (ハードディスク ドライブ)、SSD (ソリッド ステート ドライブ) など、コンピュータ内の他のコンポーネントを調整します。
プロセッサのパフォーマンスと効率を決定する要因は数多くありますが、最もよく議論されるトピックの 1 つは次のとおりです。 コアとスレッドの比較。一般に、コアが多いほどパフォーマンスが向上すると考えられています。ただし、必ずしもそれほど単純ではありません。
コンピューターを購入または構成するときに正しい決定を下すには、コアとスレッドの役割を理解することが重要です。理想的には、過剰なコストを発生させずに、電力を可能な限り最適化したいと考えます。実行するタスクに応じて、適切なコアとスレッドの量は大幅に異なる場合があります。
さらに、ポータブル ユニット (ラップトップなど) を選択する場合は、電力効率も無視できません。コンピューターを外出先に持ち出すときに最も避けたいのは、タスクを完了している途中でバッテリーが切れてしまうことです。適切な消費電力を備えた CPU を選択すると、このような問題が発生するリスクを最小限に抑えることができます。
この記事では、コンピューターのプロセッサーのコアとスレッド、それらの違い、プロセッサーのパフォーマンス レベルに影響を与えるその他の要素について知っておくべきことをすべて説明します。
CPUコアとは何ですか?
基本的に、コアは CPU 内の物理処理ユニットであり、タスクを独立して実行します。 CPU を工場として考えることができ、各コアはタスクを処理できる「ワーカー」となります。一般に、より多くのワーカーを使用して、より短い期間でより多くのタスクを実行できます。
従来、CPU コアはタスクを一度に 1 つずつ実行するように設計されていました。これは、コンピュータの最初のバージョンではマルチタスク能力が欠如していたことを意味します。ただし、マルチスレッド テクノロジの開発により、CPU コアのやり方は大きく変わりました。これについては、この記事の後半で説明します。
シングルコアプロセッサとマルチコアプロセッサの比較
初期のコンピューターには、一度に 1 つのタスクを実行できるシングルコア CPU が搭載されていました。複数のプログラムを同時に実行するために、コンピューターエンジニアはマザーボードを拡張し、複数の CPU ユニットを追加しようとしました。ただし、いくつかの CPU を独立して実行すると、大量の遅延が発生し、実用的ではないことが判明しました。
この問題を解決するために、エンジニアはマルチコア プロセッサを設計しました。各コアは独立して動作するため、各コアは他のコアに影響を与えることなく独自の命令セットを処理できます。これは、コンピュータ プロセッサのコア数が多いほど、同時に実行できるタスクの数が増えることを意味します。
シングルコア CPU は消費電力が大幅に少なく、Web ブラウジングなどの日常的なタスクには十分な場合があります。しかし、それらのパフォーマンス能力には限界があるため、ますます有利ではなくなりつつあります。シングルコア CPU は一部の古いシステムではまだ見られるかもしれませんが、今日の市場ではほとんど時代遅れです。
通常、日常的に使用されるコンピューターには、2、4、8、または 16 個の CPU コアが搭載されています。市場にあるコンシューマ向け CPU の最大コア数は 64 です。データ センターやエンタープライズ サーバーを対象としたプロセッサには、さらに多くのコアを搭載できます。たとえば、AMD EPYC 9654 プロセッサには、なんと 96 個のコアが搭載されています。
処理スレッドとは何ですか?
コンピュータ処理において、スレッド (または実行スレッド) は、CPU が処理する個々のタスクまたは一連の作業を指します。各スレッドは、オペレーティング システムが独立して管理できるプログラムされた命令の最小シーケンスとみなされます。プログラムの起動やファイルの保存など、何でも構いません。
CPU コアはこれらのスレッドの処理を担当します。どの CPU でも、各コアは一度に少なくとも 1 つのスレッドを実行できます。前述したように、コアの数が増えるとマルチタスク能力が向上しますが、より多くのスレッドを処理できるようになると、同じ結果が得られる可能性があります。
スレッドとコアの機能の違いを理解し、CPU 内での役割を理解することは、ニーズに最適な選択をするのに役立ちます。
マルチスレッドとは何ですか?
ご想像のとおり、プロセッサ チップに 1 つのスレッドだけを送信し、タスクが完了するのを待ってから次のスレッドを送信すると、非常に時間がかかる可能性があります。このため、コンピュータ エンジニアは、より短い時間でより多くのスレッドを処理するためのさまざまな方法と戦略を開発しました。
最も簡単な解決策は、スレッドを個別の小さなスレッドに分割し、CPU にそれらを並列実行させることです。これは「マルチスレッド」と呼ばれます (同時マルチスレッドまたは時間マルチスレッドと混同しないでください。）。プログラムは、開発方法に応じて、軽くスレッド化することも、大量にスレッド化することもできます。
さまざまなマルチスレッド戦略を統合するための概念は 50 年代に遡ります。しかし、インテルが同時マルチスレッディング (SMT) と呼ばれるテクノロジーを使用して、デスクトップ コンピューター用のハードウェア ベースのマルチスレッド技術を開発したのは 90 年代後半になってからでした。インテルはこの機能を「機能」と呼んでいます ハイパースレッディングテクノロジー そして 2002 年に Intel Pentium 4 デスクトップ プロセッサ チップに導入されました。
Intel のハイパースレッディングを使用すると、最大 2 つのスレッドが CPU コアの同じリソースを共有して、必要なタスクを完了できます。言い換えれば、事実上、割り当てを完了できる「労働者」の数を 2 倍に増やすことができます。ただし、2 人のワーカーからなる各グループは同じリソースを共有します。
ハイパースレッディング: 長所と短所
ハイパー スレッディングの主な利点は、利用可能な処理リソースをより多く利用することでシステム パフォーマンスが大幅に向上することです。ただし、場合によっては、依然としてシングルスレッドの方が優先される場合があります。
ほとんどの場合、特に毎日のマルチタスク中は、コンピューターの CPU コアが最大値に達することはありません。つまり、さらに処理を行う余地がまだあるということです。ハイパー スレッディングは、CPU コアの未使用の処理能力を解放して他のスレッドを実行できるため、CPU の潜在能力を最大限に活用する際のエクスペリエンスがより合理化されます。
ハイパースレッディングには利点がある一方、明らかな欠点もあります。主な欠点は消費電力の増加です。 ARM ベースのチップと比較して、Intel プロセッサはラップトップから多くの電力を消費することで有名であり、ハイパー スレッディングがその理由の 1 つです。
プロセッサーに消費される電力が増えると、ハイパー スレッディングによって高温とサーマル スロットリングが発生し、過熱を防ぐために CPU の速度が低下します。さらに、このような Intel CPU を搭載したポータブル デバイスには、より大型の冷却システムが必要となり、デバイスの重量と寸法が大幅に増加する可能性があります。
最後に、パフォーマンスの向上はアプリケーションに大きく依存するため、ハイパー スレッディング テクノロジを利用するアプリケーションを設計するのは最終的にプログラマの手に委ねられています。これにより、効率を最大化するプログラムを開発する際の課題が増大します。さらに、ハイパー スレッディングをサポートしていないソフトウェアは、プロセッサに負荷がかかる状況ではスムーズに動作しない可能性があります。
より多くのコアとスレッド: どちらが優れていますか?
これは使用する予定のプログラムに大きく依存するため、すべての場合において一方が他方よりも重要であるとみなすことは困難です。一般に、コアが増えると、利用可能なリソースも増えます。一方、常にではありませんが、スレッドが多いほどマルチタスク能力が向上する可能性があります。
スレッド数の多いプログラムの場合、CPU コア専用のスレッドを増やすと、実行がより良く、より高速になることがよくあります。一方、シングルスレッド CPU コア アーキテクチャ用に最適化されたプログラムでは、CPU でハイパー スレッディングが有効になっているとパフォーマンスが低下する可能性があります。
そうは言っても、ハイパー スレッディングをオフにすると、古いゲームも新しいゲームもいくつかのゲームの動作が大幅に向上することに気づいた人もいます。たとえば、Reddit のユーザーは、あることについて見たと主張しています。 ハイパースレッディングを無効にすると、ほとんどのゲームで FPS が 30% 増加しました Intel Core i9 CPUを搭載しています。
インテルは長年にわたり、ハイパースレッディングのおかげでコアの 2 倍のスレッドを提供するチップを搭載し、ラップトップおよびデスクトップ コンピューターの CPU 市場を独占してきました。しかし、一部のライバルは最近、シングルスレッド CPU コアを提供しながら信じられないほど効率が高いことが証明された、さまざまな CPU アーキテクチャに取り組み始めています。
たとえば、Apple Silicon は ARM ベースの一連のチップで、Apple の最近のコンピュータの Intel ベースのモデルよりも電力効率が大幅に高いことが証明されています。また、Microsoft Surface Pro 11 を含むいくつかの新しい Windows ラップトップは、バッテリー寿命と日常的な使用例でのパフォーマンスを向上させるために ARM プロセッサに切り替えられています。これらの ARM ベースのチップにはすべて、シングルスレッド コアが搭載されています。
すべてを考慮すると、スレッド数が多いと必ずしも CPU パフォーマンスが向上するとは限りません。ただし、より多くのコアを搭載することは、より複雑でリソースを大量に消費するコマンドを処理するプロセッサーの能力を決定するより直接的な要素となります。
CPU のパフォーマンスを決定する他の要因は何ですか?
コンピューターのプロセッサ コアとスレッドの違いについて説明しました。ただし、CPU の最終出力を決定する要因はそれだけではありません。
クロック速度 (「クロック レート」または単に「周波数」とも呼ばれます) は、コンピューター プロセッサーの主な差別化要因の 1 つです。つまり、クロック速度は、CPU が 1 秒あたりに何サイクル完了できるかを測定します。たとえば、クロック速度が 3.2 GHz のプロセッサは、1 秒あたり 32 億サイクルを実行できます。
考慮すべきもう 1 つのパラメータは、CPU のキャッシュ メモリです。 CPU キャッシュは、頻繁にアクセスされるデータを保存する高速メモリです。より大規模で高速なキャッシュにより、頻繁なデータ アクセスを必要とするタスクを実行する CPU の能力が向上します。
コンピューター プロセッサは、ナノメートル (nm) 製造プロセス (7nm や 5nm など) を使用して構築されています。ノードが小さいほど、より多くのトランジスタをチップ上に搭載できることを意味し、信号の移動距離が短くなり、必要な時間とエネルギーが少なくなるため、電力効率とパフォーマンスが向上します。
IPC (サイクルごとの命令数)、バス速度、熱設計電力などの他の要素も、CPU からどの程度のパフォーマンスを引き出せるかに影響します。
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ここから始めましょう最終的な考察: スレッドとコア
コンピューターのパフォーマンスに関して言えば、プログラムの実行を担当する主な部門は CPU です。 CPU コアは、タスクを処理するための CPU 内の物理ユニットです。通常、CPU には複数のコアが搭載されており、各コアが少なくとも 1 つのスレッドを実行します。
スレッドとは、多くの場合、処理のために CPU コアに送信される最小の命令シーケンスを指します。各 CPU コアは一度に少なくとも 1 つのスレッドを処理できます。ハイパー スレッディングを備えたプロセッサでは、その数が最大 2 に増加します。これは、2 つのスレッドがコアのリソースを同時に使用して異なるタスクを実行できることを意味します。
SMT テクノロジをサポートするコアは、一度に複数のスレッドを処理でき、理論上はより優れたマルチタスク処理を提供しますが、それが必ずしも処理出力の直接的な増加につながるわけではありません。
よくある質問
スレッドよりもコアが多いほうが良いでしょうか?
使用するプログラムによって異なります。通常、スレッド数が多いアプリケーションはスレッド数が多いほどより適切に実行されますが、一部のプログラムはシングルスレッド コアでより適切に実行される場合があります。ただし、コアの数が増えると、CPU パフォーマンスがより直接的に向上します。
コアにはスレッドがいくつありますか?
現在の Intel CPU のほとんどは、ハイパー スレッディングと呼ばれるテクノロジーのおかげで、各コアが一度に 2 つのスレッドを処理できます。しかし、すべてのプロセッサ チップに当てはまるわけではありません。たとえば、ARM ベースの CPU には、コアごとに 1 つのスレッドがあります。
コアとプロセッサの違いは何ですか?
コアは、コンピューター プロセッサ (CPU) 内の物理処理ユニットです。プロセッサ内には、命令を独立して実行できる個別の処理ユニットである複数のコアが存在する場合があります。
