L’elaborazione dei dati attraverso una scomposizione in informazioni più piccole: la granularità offre una maggiore scalabilità e una migliore gestione degli overhead di comunicazione

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La granularità si riferisce al livello di suddivisione di un materiale o di un sistema: con una grana grossa si hanno quindi meno componenti rispetto a quella fine. Questo concetto può essere applicato anche all’archiviazione ed elaborazione dei dati, dove una granularità più fine richiede più risorse nella loro processazione. Tuttavia, una granularità più fine offre maggiore flessibilità e consente la scalabilità quando necessario.

Granularità ed elaborazione parallela

Una descrizione a grana grossa riguarda i componenti più grandi di un sistema, mentre una descrizione a grana fine riguarda i componenti più piccoli da cui sono composti quelli più grandi. I concetti di granularità, grossolanità e finezza sono relativi e vengono utilizzati per confrontare sistemi o descrizioni di sistemi. Una granularità più fine costa di più per memorizzare ed elaborare i dati. Ciò significa più oggetti e metodi nella programmazione orientata agli oggetti o più chiamate di subroutine per l’elaborazione procedurale e parallela. Tuttavia, è più flessibile e può essere scalata quando necessario.

L’elaborazione parallela, che coinvolge la scomposizione dei problemi in problemi più piccoli risolti simultaneamente, è un metodo per eseguire calcoli o processi in modo efficiente. Vi sono diverse forme di elaborazione parallela, come il parallelismo a livello di bit, di istruzioni, di dati e di attività.

Calcolo parallelo e granularità

Il calcolo parallelo è un modo per eseguire calcoli o processi contemporaneamente. Ciò vuol dire che i problemi possono essere suddivisi in altri più piccoli, che possono essere risolti contemporaneamente. Esistono diverse forme di calcolo parallelo: a livello di bit, di istruzioni, di dati e di task. La granularità fine offre un maggiore potenziale di parallelismo e accelerazione, ma comporta costi più alti di sincronizzazione e comunicazione. Per ottenere le migliori prestazioni parallele, è importante trovare il giusto equilibrio tra carico e overhead di comunicazione.

Una granularità troppo fine può aumentare l’overhead di comunicazione e influire sulle prestazioni, mentre una granularità troppo grossolana può causare squilibri nel carico di lavoro. Il parallelismo è utilizzato da tempo nel calcolo ad alte prestazioni, ma ha acquisito maggiore interesse di recente a causa dei vincoli fisici. Poiché i computer consumano più energia e generano più calore, il calcolo parallelo è diventato il modo principale di costruire i computer.

Author: Claudia Sistelli

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