この概念の起源は1910年にさかのぼる。第一次バルカン共産主義連邦構想の主要な綱領のひとつに、マケドニア問題の解決が挙げられており、ゲオルギ・ディミトロフ（Georgi Dimitrov）は1915年、3ヶ国によって分割されたマケドニアを再統一し、バルカン民主主義連邦の枠組みの中で対等の権利を有するマケドニアを作ると書きあらわしている。統一マケドニアの概念は内部マケドニア革命組織の革命家たちによっても用いられた。1920年から1934年までの内部マケドニア革命組織の指導者であるトドル・アレクサンドロフ（Todor Alexandrov）、アレクサンダル・プロトゲロフ（Alexandar Protogerov）、イヴァン・ミハイロフ（Ivan Mihailov）らはこの概念を、ギリシャおよびセルビアによる占領からの解放とマケドニア全土の統一による全てのマケドニア人民（ブルガリア人、セルビア人、ギリシャ人、アルバニア人など）のための統一マケドニアの建設のためのプロセスであるとしていた。マケドニア全土を共産主義のもとに統一するという考え方は、1948年にギリシャ共産党がギリシャ内戦に敗北したことや、ティトー率いるユーゴスラビアが独自路線をとり、ソビエト連邦およびブルガリアと断交したことによって実現不可能となった。
統一マケドニア（とういつマケドニア、マケドニア語:Обединета Македонија、ラテン文字転写:Obedineta Makedonija）は、スラヴ系マケドニア人の民族主義者による民族統一主義の概念である。その目標は地域としてのマケドニアの統一であるとする。彼らによれば本来、マケドニア地域全土がスラヴ系マケドニア人の故郷であり、1913年の第二次バルカン戦争によって交戦国であったセルビア王国、ギリシャ王国およびブルガリア王国により、ブカレスト講和条約（en）の結果不当に分割されたものであると主張している。統一マケドニア主義では、これらの地域を統一して単一国家とし、現ギリシャ領のソルン（Солун、Solun、テッサロニキのこと）を首都とすることを主張している。この用語は1900年代初頭から使われ、特にバルカン共産主義連邦構想と関連を有していた。現在では北マケドニア政府は周辺国への領土主張を撤回し、統一マケドニア主義者への支援はなされていない。一方でこの考えは、マケドニア人に広く知られている。
前作から約1年ぶりのシングルである。「黄色い花 -Wedding Story-」、高野健一とのコラボ曲「会いにゆきます feat. 竹仲絵里」に続く結婚三部作の最終章。竹仲自身が結婚に対する想いや憧れなど描いてみた曲。カップリング曲「太陽カフェ」はおおはた雄一の同名曲をカバー。今回は本人を迎えてカバーすることになる。
GPUによるVRAMへのアクセスは、複数のプロセッサ群によって並列的に発生するため、連続したメモリ領域に対するコアレスアクセス（coalesce access、≒シーケンシャルアクセス）を行なうことで効率化・高速化できる。NVIDIA GPUでは32のハードウェアスレッドを束ねるバッチ単位をWarpと呼び、AMD GPUでは64のハードウェアスレッドを束ねるバッチ単位をWavefrontと呼んでいるが、これらのユニット内ではプロセッサが完全に同期して動作するため、バッチ単位ごとにまとめて連続領域にアクセス（コアレスアクセス）することで効率が良くなる。逆に言えば、バッチ単位内のスレッドがそれぞれ遠く離れたばらばらのアドレスにアクセスするような非コアレスアクセス（≒ランダムアクセス）は効率が悪くなる。GPGPUの本質は、大量の演算器によって実現されるハードウェアマルチスレッド集合を用いたデータ並列演算により性能を稼ぐ点にある。例えばNVIDIA GPUのFermi/Keplerマイクロアーキテクチャでは、演算器の最小単位をCUDAコア (SP, streaming processor) と呼び、また複数のCUDAコアを束ねる単位をSMX (SM, streaming multiprocessor) と呼んでいるが、GPUでの演算は、複数のSMXに対して同一の命令を発行していき、各々のハードウェアスレッドに割り当てられたデータに対して並列的に演算を行なうスタイルとなる。またWarp単位内における各スレッドはすべて同一の命令を実行する（SIMT）。基本概念としてはAMDのVLIWやGraphics Core NextといったGPUアーキテクチャにおいても同様である。しかし、このGPGPUプログラミングが特に従来型のCPUプログラミングと異なる点は、共有メモリ（shared memory、シェアードメモリ）の存在である。共有メモリは小容量だが高速で、ユーザープログラマーが明示的に管理できるキャッシュメモリ（≒L1キャッシュ）の仕組みを果たし、複数のコアでデータを共有・交換する目的に使用できる。なお各APIにおいては、CUDAは共有メモリ、OpenCLはローカルメモリ、DirectComputeはグループ共有メモリ、そしてC++ AMPはタイル静的メモリという名称で、それぞれ同等機能を備えている。例えばFermi/Keplerマイクロアーキテクチャでは、1SMXあたり最大48KBの共有メモリを使用できるが、外部にあるDRAMにキャッシュなしでアクセスする場合と比べて、共有メモリのレイテンシは（スレッド間のバンクコンフリクトがないかぎり）100倍小さくなる。そのため、複数のスレッドから参照されるデータの一時書き込み場所として共有メモリを活用することにより、高速な並列アルゴリズム（たとえば高速に総和を求める並列リダクションなど）や、GPUプログラミングにおける高速化に必要なコアレスアクセス（≒シーケンシャルアクセス）を実現することができるとNVIDIAは説明している。しかしながら、最大でも48KBしかない共有メモリというハードウェア制約がアルゴリズムの幅に制限をかけるため、共有メモリの存在はGPUプログラミングの難しさにもつながってしまう。また、共有メモリに読み書きする際、スレッド間の同期をとるための処理もプログラマーが明示的に記述する必要がある。なお、インテルCPUのL2キャッシュメモリはL1キャッシュメモリに比べて容量が大きく、またプロセッサコア側に直結されているが、NVIDIA GPUのL2キャッシュメモリはL1キャッシュメモリに比べて容量がほとんど変わらず、またメモリ側に直結されているなど、データアクセス傾向の違いがハードウェア設計思想の違いにも反映されており、単純にキャッシュメモリの容量だけを比較して性能の優劣を決めることはできない  。