粗粒度并行

粗粒度并行是一种并行计算模型，它将任务分解成较大的块或数据单元，然后将这些块分配给多个处理器或计算机进行同时处理。这种并行方式通常用于处理大规模数据集和复杂的计算问题，如科学模拟、图像处理和机器学习等。粗粒度并行的主要优点是能够充分利用硬件资源，提高计算效率；缺点是任务划分和调度相对复杂，需要更多的编程和管理开销。此外，由于每个处理器只处理整个任务的一个部分，因此通信和数据同步也成为了一个重要的问题。总之，粗粒度并行是一种强大的并行计算技术，可以帮助我们解决许多现实世界中的复杂问题。