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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

ParallelArray[f,n]

長さ n で要素 f[i]が評価されたリストを並列で生成する．

ParallelArray[f,{n1,n2,…}]

要素f[i1,i2,…]を持つネストしたリストの 配列を並列に生成する．

ParallelArray[f,{n1,n2,…},{r1,r2,…}]

指標の基点（デフォルトは1）として ri を使ってリストを並列に生成する．

ParallelArray[f,dims,origin,h]

配列の各レベルの頭部にはListではなく h を使う．

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
例題  
例  
オプション  
Method  
DistributedContexts  
ProgressReporting  
考えられる問題  
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ParallelArray

ParallelArray[f,n]

長さ n で要素 f[i]が評価されたリストを並列で生成する．

ParallelArray[f,{n1,n2,…}]

要素f[i1,i2,…]を持つネストしたリストの 配列を並列に生成する．

ParallelArray[f,{n1,n2,…},{r1,r2,…}]

指標の基点（デフォルトは1）として ri を使ってリストを並列に生成する．

ParallelArray[f,dims,origin,h]

配列の各レベルの頭部にはListではなく h を使う．

詳細とオプション

  • ParallelArrayはArrayの並列版で，expr の異なる評価を異なるカーネルとプロセッサ間に自動的に分配する．
  • ParallelArrayは，計算途中の副産物を除き，Arrayと同じ結果を与える．
  • Parallelize[Array[f,n]]はParallelArray[f,n]に等しい．
  • ParallelArrayのインスタンスが並列化できない場合，そのインスタンスはArrayを使って評価される．
  • 次は，使用可能なオプションである．
  • Method Automatic並列化の粒度
    DistributedContexts $DistributedContexts並列計算にシンボルを分配するために使われるコンテキスト
    ProgressReporting $ProgressReporting計算の進捗報告を行うかどうか
  • Methodオプションは使用する並列化の方法を指定する．次は，その可能な設定である．
  • "CoarsestGrained"計算を使用可能なカーネル数まで分割する
    "FinestGrained"計算を可能な最小サブユニットまで分割する
    "EvaluationsPerKernel"->e計算をカーネルごとに最高で e 個まで分割する
    "ItemsPerEvaluation"->m計算をそれぞれ最大 m 個のサブユニットの評価に分割する
    Automaticオーバーヘッドと負荷分散の間で妥協する
  • Method->"CoarsestGrained"は多くのサブユニットを含みそれぞれの時間量が等しい計算に適している．オーバーヘッドは最小になるが負荷分散は提供しない．
  • Method->"FinestGrained"はサブユニット数が少ないがそれぞれの時間が異なる計算に適している．オーバーヘッドは高くなるが負荷分散が最大になる．
  • DistributedContextsオプションは expr 中のどのシンボルの定義を計算前に自動的に使用可能な全カーネルに配布するかを指定する．
  • デフォルト値はDistributedContexts:>$DistributedContextsで$DistributedContexts:=$Contextであり，現行コンテキスト内の全シンボルの定義が配布されるが，パッケージからのシンボルの定義は配布されない．
  • ProgressReportingオプションは並列計算の進捗報告をするかどうかを指定する．
  • デフォルト値はProgressReporting:>$ProgressReportingである．

例題

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例  (4)

ParallelArrayは並列である点は別にしてArrayのように働く：

Wolfram Language code: Array[(Pause[1];f[#])&, 4]//AbsoluteTiming
Wolfram Language code: ParallelArray[(Pause[1];f[#])&, 4]//AbsoluteTiming

配列を生成する：

Wolfram Language code: ParallelArray[f, {3, 2}]

配列を生成する：

Wolfram Language code: ParallelArray[10#1 + #2&, {3, 4}]

1の代りに0を指標原点とする：

Wolfram Language code: ParallelArray[f, 10, 0]

1の代りに指標0と4から始める：

Wolfram Language code: ParallelArray[f, {2, 3}, {0, 4}]

結果の式に，Listの代りに h を使う：

Wolfram Language code: ParallelArray[f, {3, 2}, 1, h]

オプション  (13)

Method  (6)

計算を可能な限り最小のサブユニットに分解する：

Wolfram Language code: ParallelArray[Labeled[Framed[#], $KernelID]&, 10, Method -> "FinestGrained"]

計算を使用可能なカーネル数に分割する：

Wolfram Language code: ParallelArray[Labeled[Framed[#], $KernelID]&, 10, Method -> "CoarsestGrained"]

1つのカーネルにつき最大で2つの評価になるようにジョブ全体の計算を分割する：

Wolfram Language code: ParallelArray[Labeled[Framed[#], $KernelID]&, 12, Method -> "EvaluationsPerKernel" -> 2]

各評価の要素数が最高でも5つになるように計算を分割する：

Wolfram Language code: ParallelArray[Labeled[Framed[#], $KernelID]&, 18, Method -> "ItemsPerEvaluation" -> 5]

デフォルトのオプション設定では評価のサイズと評価数のバランスが取られる：

Wolfram Language code: ParallelArray[Labeled[Framed[#], $KernelID]&, 18, Method -> Automatic]

ランタイムが大きく異なる計算はできるだけきめ細かく並列化しなければならない：

Wolfram Language code: ParallelArray[PrimeQ[2 ^ # - 1]&, 20, 4410, Method -> "FinestGrained"]

多数の簡単な計算は可能な限り少ないまとまりとして分配されるべきである：

Wolfram Language code: BinCounts[ParallelArray[Mod[Floor[# * Pi], 10]&, 10000, 1, Method -> "CoarsestGrained"], {0, 10}]

DistributedContexts  (5)

デフォルトで，現行コンテキストの定義は自動的に配布される：

Wolfram Language code: remote[x_] := Labeled[Framed[x], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[remote, 4]

関数の定義を配布しない：

Wolfram Language code: local[x_] := Labeled[Framed[x], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[local, 4, DistributedContexts -> None]

並列計算のすべてのコンテキストのすべての記号の定義を配布する：

Wolfram Language code: a`f[x_] := Labeled[Framed[x], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[a`f, 4, DistributedContexts -> Automatic]

指定されたコンテキストの定義だけを配布する：

Wolfram Language code: b`g[x_] := Labeled[Framed[x], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[b`f, 4, DistributedContexts -> {"a`"}]

DistributedContextsオプションの値をデフォルトに戻す：

Wolfram Language code: SetOptions[ParallelArray, DistributedContexts :> $DistributedContexts]

ProgressReporting  (2)

一時的な進捗報告は表示しない：

Wolfram Language code: res = ParallelArray[PrimeQ[2 ^ # - 1]&, 10000, ProgressReporting -> False];

Method"FinestGrained"を使って最も正確な進捗情報を得る：

Wolfram Language code: res = ParallelArray[PrimeQ[2 ^ # - 1]&, 10000, Method -> "FinestGrained", ProgressReporting -> True];

考えられる問題  (2)

並列カーネルにとって未知の関数が使われると評価が連続的に行われることがある：

Wolfram Language code: ftest[n_] := Labeled[Framed[PrimeQ[2 ^ n - 1]], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[ftest, 10, DistributedContexts -> None]

関数をすべての並列カーネルに対して定義する：

Wolfram Language code: DistributeDefinitions[ftest]

これで関数が並列カーネルで評価されるようになった：

Wolfram Language code: ParallelArray[ftest, 10, DistributedContexts -> None]

現行コンテキストの関数定義は自動的に配布される：

Wolfram Language code: gtest[n_] := Labeled[Framed[PrimeQ[2 ^ n - 1]], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[gtest, 10]

デフォルトコンテキスト以外のコンテキストからの定義は自動的には配布されない：

Wolfram Language code: ctx`mtest[n_] := Labeled[Framed[PrimeQ[2 ^ n - 1]], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[ctx`mtest, 10]

DistributeDefinitionsを使ってそのような定義を配布する：

Wolfram Language code: DistributeDefinitions[ctx`mtest];
Wolfram Language code: ParallelArray[ctx`mtest, 10]

すべてのコンテキストが含まれるようにDistributedContextsを設定することもできる：

Wolfram Language code: cty`mtest[n_] := Labeled[Framed[PrimeQ[2 ^ n - 1]], $KernelID]
Wolfram Language code: ParallelArray[cty`mtest, 10, DistributedContexts -> Automatic]
Wolfram Research (2008), ParallelArray, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelArray.html （2021年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2008), ParallelArray, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelArray.html （2021年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2008. "ParallelArray." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelArray.html.

APA

Wolfram Language. (2008). ParallelArray. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelArray.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_parallelarray, author="Wolfram Research", title="{ParallelArray}", year="2021", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelArray.html}", note=[Accessed: 03-November-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_parallelarray, organization={Wolfram Research}, title={ParallelArray}, year={2021}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ParallelArray.html}, note=[Accessed: 03-November-2026]}