WARP4.8ではParallelSubFlowコンポーネントのメモリ使用量が大幅に改善されました。

メインのフローでCSVファイルを読み込んで、Parallelサブフローに渡す処理を作成し、１回のループの場合と８回のループの場合でのメモリ使用量を測定しました。

	合計メモリ	空きメモリ	使用メモリ
実行前	909.5	897.4	12.1
１回ループ	910.5	837.2	73.3
８回ループ	910.5	411.5	499

１回ループの実際の使用メモリは実行前の使用メモリを引いて73.3 - 12.1 = 61.2MBとなります。８回ループの実際の使用メモリは実行前の使用メモリを引いて499 - 12.1 = 486.9MBとなります。ここで多重度を考えると、８回ループというのは８多重で動いているということになりますので、使用メモリを８で割ると１多重分の使用メモリを計算することができます。そこで、８回ループの使用メモリ486.9MBを８で割ると60.9MBとなり、これが１多重分の使用メモリです。そして、これは１回ループの場合の61.2MBとほぼ同じになりました。

以前からあるTimerコンポーネントの場合も見てみましょう。

	合計メモリ	空きメモリ	使用メモリ
実行前	909.5	897.4	12.1
１回ループ	910.5	837.6	72.9
８回ループ	910.5	409.2	501.3

使用メモリを見てみるとParallelSubFlowコンポーネントとほとんど同じ結果となっていることが分かります。

以前のバージョンのParallelSubFlowコンポーネントは、Timerコンポーネントと比較して非常に多くのメモリを必要としていましたが、WARP4.8ではコンポーネントの実装を大幅に変更し、Timerコンポーネントとほぼ同じメモリ使用量となりました。

最後に、WARP4.8のParallelSubFlowコンポーネントの特徴をまとめると次のようになります。

• メモリ使用量はTimerコンポーネントと同等
• １多重のメモリ使用量を計算すれば、n多重で実行した時のメモリ使用量は「n×１多重のメモリ使用量」となる
• 最大並列実行数プロパティで最大実行数を制御できる
• サブフローの結果を待ち合わせることができる

最後の２つのポイントはTimerコンポーネントにない重要なポイントになります。
マルチコア、マルチCPUのCPUスペックを活かすために、ParallelSubFlowコンポーネントを使用してみてはいかがでしょうか。