Parallellisme på datanivå i beregningsarkitektur er en teknikk for parallell databehandling der store datasett deles inn i mindre fragmenter og behandles samtidig av flere prosesseringsenheter. Denne tilnærmingen tillater effektiv og rask behandling av dataintensive applikasjoner ved å utnytte den iboende parallelliteten i dataene. Ved parallellitet på datanivå utføres den samme operasjonen på flere dataelementer samtidig, noe som fører til betydelige ytelsesgevinster i applikasjoner der data er hovedfokus. Den vanligste tilnærmingen til å implementere parallellitet på datanivå er gjennom bruk av SIMD (Single Instruction, Multiple Data) arkitekturer som kan behandle flere dataelementer med en enkelt instruksjon.
Publiseringsdato: