たった1行でC++を高速化！OpenMPによるforループ並列化入門

2025年8月28日2026年1月13日

「この重たいループ処理、もっと速くならないだろうか…」

C++での開発において、計算量の多いforループの実行速度は常に課題となります。近年のCPUは複数のコアを持つ「マルチコア」が当たり前。この有り余るパワー、活かさないのはもったいないですよね。

この記事では、OpenMPという技術を使って、既存のC++コードにたった1行を追加するだけで、驚くほど簡単に処理を並列化・高速化する方法を、サンプルコードと共に解説します。

OpenMPとは？

OpenMPは、C言語、C++、Fortranで並列プログラミングを記述するためのAPI（Application Programming Interface）です。マルチコアCPUの各コアに処理を分担させ、同時に実行させる（マルチスレッド化）ためのシンプルな仕組みを提供します。

OpenMPの最大の特徴は、**「ディレクティブ（指示文）」**をベースにしている点です。具体的には、#pragma omp ... という特別なコメントのような1行をコードに追加するだけで、コンパイラに対して「この部分を並列処理してください」と指示することができます。

これにより、スレッドの生成や管理といった複雑なコードを自分で書く必要がなく、既存のプログラムのロジックをほとんど変更することなく並列化を実現できます。

サンプルコードで体験するforループの並列化

言葉で説明するよりも、実際のコードを見るのが一番です。ここでは、配列の各要素を2倍にする、というシンプルなforループをOpenMPで並列化してみましょう。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <omp.h> // OpenMPを使用するために必要

int main() {
    // 処理対象のデータサイズ
    const int DATA_SIZE = 10;
    std::vector<int> data_array(DATA_SIZE);

    // 配列を初期化 (0, 10, 20, ..., 90)
    for (int i = 0; i < DATA_SIZE; ++i) {
        data_array[i] = i * 10;
    }

    // OpenMPの魔法の一行！
    // このディレクティブの直後にあるforループが並列実行の対象となる
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < DATA_SIZE; ++i) {
        // 各スレッドは、ループの異なる 'i' を分担して実行する
        data_array[i] = data_array[i] * 2;
        
        // どのスレッドがどのインデックスを処理しているか確認（デバッグ用）
        // std::cout << "Thread " << omp_get_thread_num() << " is processing index " << i << std::endl;
    }

    // 結果の出力
    std::cout << "Results after parallel processing:" << std::endl;
    for (int i = 0; i < DATA_SIZE; ++i) {
        std::cout << data_array[i] << std::endl;
    }
    // 期待される出力: 0, 20, 40, ..., 180

    return 0;
}

コードのポイントと実行方法

魔法の1行 `#pragma omp parallel for`

この1行がOpenMPの核心です。

#pragma omp: OpenMPのディレクティブを開始することを示します。
parallel: この後の処理を、複数のスレッドで並列に実行するよう指示します。
for: 直後のforループの繰り返し処理を、生成された各スレッドに自動的に分割して割り当てるよう指示します。

つまり、i=0の計算とi=1の計算とi=2の計算…が、それぞれ別のCPUコアでほぼ同時に実行されるのです。これにより、ループ全体の処理時間が大幅に短縮されます。

コンパイル方法

OpenMPを有効にするには、コンパイル時に特別なオプションが必要です。

GCC / Clang の場合:Bashg++ -fopenmp your_source_file.cpp -o output_name
Visual Studio (MSVC) の場合: プロジェクトのプロパティ → C/C++ → 言語 → Open MP サポートを「はい (/openmp)」に設定します。

このオプションを付け忘れると、#pragma行は単に無視され、プログラムは通常通り単一スレッドで動作します。

OpenMPを使う際の注意点

OpenMPは非常に手軽ですが、万能ではありません。注意すべき点も存在します。

データ競合 (Data Race): 複数のスレッドが、ループ内で同じ変数に同時に書き込みを行うと、予期せぬ結果になる可能性があります。今回の例では、各スレッドが配列の異なる要素 (data_array[i]) にアクセスするため安全です。
処理の粒度: 並列化にはスレッドの起動や同期のためのコスト（オーバーヘッド）がかかります。ループ内の処理が非常に軽量な場合、このオーバーヘッドのせいで逆に遅くなることもあります。ある程度、計算コストのかかる処理を並列化するのが効果的です。