Какие существуют способы оптимизации работы вычислительных систем с помощью гранулярности?

Некоторые способы оптимизации работы вычислительных систем с помощью гранулярности:

• Определение минимального блока, который имеет смысл выполнять параллельно. cc.dvfu.ru Для этого проводят вычислительный эксперимент, чтобы узнать время выполнения участка в последовательном и параллельном режиме. cc.dvfu.ru Минимальный размер блока определяется значением, при котором достигается ожидаемое ускорение. cc.dvfu.ru
• Группировка данных. www.isa.ru Например, при обработке видеопотока можно сгруппировать пиксели в области по определённому количеству, чтобы избежать лишних действий. www.isa.ru В таком случае можно заранее просчитать коэффициенты или объединить некоторые операции и снизить вычислительную сложность. www.isa.ru
• Динамическое определение числа потоков. cc.dvfu.ru Не стоит привязываться к конкретному числу ядер на этапе трансляции программы. cc.dvfu.ru Оптимальное число потоков определяется во время выполнения программы, что позволяет создать масштабируемую программу. cc.dvfu.ru
• Использование разных степеней детализации. studfile.net Выделяют три типа гранулярности: грубая, средняя и мелкая степень детализации. studfile.net При грубой степени каждый процесс содержит большое число последовательных инструкций и требует много времени для выполнения. studfile.net При мелкой степени каждый процесс представляют несколькими последовательными командами или даже одной. studfile.net В таком случае время выполнения задачи отдельным процессом будет минимально, но потребуется организовать многочисленный обмен результатами среди таких процессов. studfile.net