# 並列処理

Zasperは、データサイエンス用に設計された統合開発環境（IDE）です。基盤設計から大規模な並列処理に対応しており、メモリ使用量が極めて少なく、速度が優れており、大量の並列接続を処理できます。Jupyter NotebookのようなREPLスタイルのデータアプリケーションの実行に最適です。Zasperの主な利点は、効率的な並列処理能力と軽量なリソース消費であり、データサイエンス分野で重要な役割を果たします。現在、Zasperはオープンソース版を提供しており、データサイエンティストや開発者にご利用いただけます。

SPDL（Scalable and Performant Data Loading）は、Meta Reality Labsが開発した新しいデータロードソリューションで、AIモデルのトレーニング効率を向上させることを目的としています。スレッドベースの並列処理を採用しており、従来のプロセスベースのソリューションと比較して、一般的なPythonインタープリターにおいて高いスループットを実現し、消費する計算リソースも少なくなります。SPDLはFree-Threaded Pythonと互換性があり、GILを無効にした場合、GILを有効にしたFT Python実装よりも高いスループットを実現します。SPDLの主な利点としては、高スループット、分かりやすいパフォーマンス、プリプロセス操作の非カプセル化、ドメイン固有言語（DSL）の導入がないこと、非同期ツールとのシームレスな統合、柔軟性、シンプルで直感的な操作性、および耐障害性が挙げられます。SPDLの背景情報によると、モデルの規模が大きくなるにつれてデータの計算需要も増加しますが、SPDLはGPUの利用率を最大化することでモデルのトレーニング速度を向上させます。

SoundStormはGoogle Researchが開発したオーディオ生成技術です。オーディオトークンを並列生成することで、オーディオ合成時間を大幅に短縮します。この技術は、高品質で、音声および音響条件との整合性が高いオーディオを生成でき、テキストから意味へのモデルと組み合わせることで、話される内容、話者の声、話し手の順番を制御し、長文の音声合成や自然な会話の生成を実現します。SoundStormの重要性は、従来の自己回帰型オーディオ生成モデルが長いシーケンスを処理する際の推論速度の遅さを解決し、オーディオ生成の効率と品質を向上させた点にあります。