フリンの分類（SISD・SIMD・MIMD）とは？

フリンの分類（SISD・SIMD・MIMD）とは、命令の流れとデータの流れがそれぞれ単一か複数かでコンピュータの並列性を4つに分類する枠組み。1命令で複数データを一括処理するSIMD、複数の命令流が別々のデータを扱うMIMDが実用上の中心で、用途に応じた並列化方式の選択として問われる。

応用情報技術者試験の過去問では2回出題されています（2016年度〜2022年度）。

ふりんのぶんるい

応用情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系／別名：フリンの分類、SISD・SIMD・MIMD、SISD、SIMD、MIMD

フリンの分類（SISD・SIMD・MIMD）の意味

命令の流れとデータの流れがそれぞれ単一か複数かでコンピュータの並列性を4つに分類する枠組み。1命令で複数データを一括処理するSIMD、複数の命令流が別々のデータを扱うMIMDが実用上の中心で、用途に応じた並列化方式の選択として問われる。

画像の全画素へ同じフィルタを掛ける処理は同じ演算の繰り返しなのでSIMDが効き、GPUやCPUのベクトル命令が活きる。一方、複数の利用者からの異なるリクエストを並行処理するWebサーバはMIMDのマルチコア構成が適する。

SIMDは「複数の命令を同時に実行する」方式ではなく、1つの命令を複数データへ同時適用する方式である。条件分岐がデータごとに異なる処理はSIMD化しても効果が出にくい点も判断材料になる。

並列処理方式であるSIMDの説明として，適切なものはどれか。
正解：単一命令ストリームで複数のデータストリームを処理する方式
要点：SIMDは1つの命令を複数データへ同時に適用する
SIMDはSingle Instruction Multiple Dataの略で、1つの命令で複数のデータに同じ処理を同時に適用する方式である。ベクトル演算や画像処理のように、同種の演算を大量データへ一斉に施す用途に向く。
出典：平成28年度春期応用情報技術者試験午前問9（IPA）
ディープラーニングの学習にGPUを用いる利点として、適切なものはどれか。
正解：行列演算ユニットを用いて、行列演算を高速に実行できる。
要点：GPUの利点は行列演算を大規模並列で高速化できること
GPUは多数の演算コアを同じ命令で一斉に動かすSIMD型の構成で、行列積やベクトル演算を並列に処理する専用ユニットを備えています。ディープラーニングの学習は膨大な行列演算の繰返しなので、この特性が速度向上に直結します。
出典：令和4年度秋期応用情報技術者試験午前問8（IPA）

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。