Il parallelismo a livello di dati nell'architettura computazionale è una tecnica di calcolo parallelo in cui grandi set di dati sono divisi in frammenti più piccoli ed elaborati simultaneamente da più unità di elaborazione. Questo approccio consente un'elaborazione efficiente e rapida di applicazioni ad alta intensità di dati sfruttando il parallelismo intrinseco dei dati. Nel parallelismo a livello di dati, la stessa operazione viene eseguita su più elementi di dati contemporaneamente, portando a significativi miglioramenti delle prestazioni nelle applicazioni in cui i dati sono l'obiettivo principale. L'approccio più comune all'implementazione del parallelismo a livello di dati è attraverso l'uso di architetture SIMD (Single Instruction, Multiple Data) che possono elaborare più elementi di dati con una singola istruzione.
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