Parallelität auf Datenebene in der Computerarchitektur ist eine Technik des parallelen Rechnens, bei der große Datensätze in kleinere Fragmente aufgeteilt und gleichzeitig von mehreren Verarbeitungseinheiten verarbeitet werden. Dieser Ansatz ermöglicht eine effiziente und schnelle Verarbeitung datenintensiver Anwendungen durch Ausnutzung der inhärenten Parallelität der Daten. Bei der Parallelität auf Datenebene wird derselbe Vorgang an mehreren Datenelementen gleichzeitig ausgeführt, was zu erheblichen Leistungssteigerungen in Anwendungen führt, bei denen Daten im Vordergrund stehen. Der gebräuchlichste Ansatz zur Implementierung von Parallelität auf Datenebene ist die Verwendung von SIMD-Architekturen (Single Instruction, Multiple Data), die mehrere Datenelemente mit einem einzigen Befehl verarbeiten können.
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