要約
2025年10月、プログラミング言語の非同期ランタイムにおけるスレッドごとのコアのアプローチが議論されている。スレッドごとのコアとワークスティーリングの違いや、データ処理における両者の影響について検証されている。
背景情報
- 非同期ランタイムでは、タスクが中断し、新しい作業が生成されるモデルが採用されている。
- ワークスティーリングモデルでは、スレッドが作業を奪い取ることが可能であり、作業の均衡が保たれる。
- データ処理において、スレッドごとのコアとワークスティーリングの選択により、性能やデータ処理の効率に影響が出る。
今後の影響
データ処理における影響
- 高性能マシンにおけるコア数の増加により、データの偏りを適切に処理する必要性が高まっている。
- 伝統的なボトルネックが改善され、CPU利用率の最大化が重要視されるようになっている。
- データ処理の並列性に関する議論が進み、共有状態の並列性が再び注目されている。
プログラミング言語の非同期ランタイムにおける影響
- 異種の作業が少ないため、スケジューラが作業に対して予測的な分析を行い、よりスマートな決定を下すことが可能となっている。
- クエリエンジンの実装において、作業の種類に対する洞察力が向上し、スケジューラがより賢明な決定を下すことができる。
- データシステムの拡張性が増すにつれ、データの偏りに対処する必要性が高まり、直接的に弾力性を持つシステムが求められている。
