粒度

粒度(粒度とも呼ばれる) は、物質またはシステムが区別可能な部分、つまり「顆粒」または「粒」 (比喩的に)で構成されている度合いです。これは、大きなエンティティが細分化される程度、または小さな区別不可能なエンティティのグループが結合して、より大きな区別可能なエンティティになる程度を指す場合があります。

粗粒度の材料またはシステムには、細粒度の材料またはシステムよりも少ない、より大きな個別のコンポーネントがあります。

• システムの粗粒度記述では、大きなサブコンポーネントを考慮します。
• きめ細かい記述では、大きなコンポーネントを構成する小さなコンポーネントについて扱います。

粒度、粗さ、細かさの概念は相対的であり、システムまたはシステムの説明を比較するときに使用されます。粒度が次第に細かくなる例:国連の国のリスト、それらの国のすべての州/県のリスト、それらの州のすべての都市のリストなど。

システムの細粒度記述とは、システムの詳細な網羅的な低レベル モデルです。粗粒度記述とは、この細かい詳細の一部が平滑化または平均化されたモデルです。細粒度記述を低解像度の粗粒度モデルに置き換えることを粗視化と呼びます。(たとえば、熱力学の第 2 法則を参照してください)

分子動力学における粗視化は、生物学的分子の原子レベルの記述を、細かい詳細を平均化または平滑化する低解像度の粗視化モデルに置き換えることです。

粗視化モデルは、脂質膜やタンパク質など、多くの生物学的プロセスにとって重要な、より長い時間スケールと長さスケールのダイナミクスを調査するために開発されてきました。^[1]これらの概念は、生物学的分子だけでなく無機分子にも適用されます。

粗視化では、2 つの原子間の振動モードなどの特定の自由度を削除したり、2 つの原子を 1 つの粒子として表したりすることがあります。システムを粗視化できる範囲は、単に、再現したいダイナミクスと構造特性の精度によって制限されます。この最新の研究分野はまだ初期段階にあり、生物学的モデリングでよく使用されていますが、その背後にある分析理論は十分に理解されていません。

並列計算において、粒度とは通信量に対する計算量、つまり計算量と通信量の比率を意味します。 ^[2]

細粒度の並列処理とは、個々のタスクがコード サイズと実行時間の点で比較的小さいことを意味します。データは 1 つか数個のメモリ ワード単位でプロセッサ間で頻繁に転送されます。粗粒度はその逆で、大量の計算の後でデータがまれに通信されます。

粒度が細かくなるほど、並列処理の可能性が高まり、高速化が期待できますが、同期と通信のオーバーヘッドも大きくなります。^[3]粒度分解子も存在し、粒度の正確なレベルを決定するために理解することが重要です。^[4]

最高の並列パフォーマンスを実現するには、負荷と通信オーバーヘッドの最適なバランスを見つける必要があります。粒度が細かすぎると、通信オーバーヘッドの増加によりパフォーマンスが低下する可能性があります。一方、粒度が粗すぎると、負荷の不均衡によりパフォーマンスが低下する可能性があります。

再構成可能コンピューティングおよびスーパーコンピューティングでは、これらの用語はデータ パスの幅を指します。FPGA のコンフィギャラブル ロジック ブロック (CLB) のような約 1 ビット幅の処理要素の使用は、細粒度コンピューティングまたは細粒度再構成可能性と呼ばれます。一方、再構成可能データパス アレイ ( rDPA ) のようなマイクロプロセッサ CPUやデータ ストリーム駆動型データ パス ユニット ( DPU ) などの 32 ビット幅のリソースなどの広いデータ パスの使用は、粗粒度コンピューティングまたは粗粒度再構成可能性と呼ばれます。

データの粒度とは、データ フィールドが細分化されるサイズを指します。たとえば、郵便番号は、粗い粒度では1 つのフィールドとして記録できます。

1. 住所 = 200 2nd Ave. South #358、St. Petersburg、FL 33701-4313 USA

または、細かい粒度で複数のフィールドとして:

1. 住所 = 200 2nd Ave. South #358
2. 都市 = サンクトペテルブルク
3. 州 = FL
4. 郵便番号 = 33701-4313
5. 国 = アメリカ

あるいはさらに細かい粒度:

1. 通り = 2nd Ave. South
2. アドレス番号 = 200
3. スイート/アパートメント = #358
4. 都市 = サンクトペテルブルク
5. 州 = FL
6. 郵便番号 = 33701
7. 郵便番号アドオン = 4313
8. 国 = アメリカ

粒度が細かくなると、データの入力と保存にオーバーヘッドが発生します。これは、オブジェクト指向プログラミングパラダイムにおけるオブジェクトとメソッドの数の増加、または手続き型プログラミングと並列コンピューティング環境におけるサブルーチン呼び出しの増加として現れます。ただし、必要に応じて各データ フィールドを個別に処理することで、データ処理の柔軟性が向上するという利点があります。粒度が大きすぎるために発生するパフォーマンスの問題は、スケーラビリティが問題になる まで明らかにならない可能性があります。

データベース設計とデータウェアハウス設計において、データ粒度は、行（レコードとも呼ばれる）を一意にするテーブル内の列の最小の組み合わせを指すこともあります。^[5]

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• de Pablo, JJ (2011). 「高分子の粗視化シミュレーション: DNA からナノ複合材料まで」. Annual Review of Physical Chemistry . 62 : 555–74. Bibcode :2011ARPC...62..555D. doi :10.1146/annurev-physchem-032210-103458. PMID  21219152.
• Spacey, S.; Luk, W.; Kelly, PHJ; Kuhn, D. (2012) 「書き込み専用アーキテクチャによる通信遅延の改善」。並列分散コンピューティングジャーナル。72 (12): 1617–1627。doi : 10.1016 /j.jpdc.2012.08.007。