Hispanopedia WikiLa granularidad (también llamada grano ) es el grado en que un material o sistema está compuesto de piezas distinguibles , "gránulos" o "granos" (metafóricamente). Puede referirse tanto al grado de subdivisión de una entidad mayor como al grado en que grupos de entidades más pequeñas e indistinguibles se han unido para formar entidades más grandes y distinguibles.
Precisión y ambigüedad
Los materiales o sistemas de grano grueso tienen menos componentes discretos, pero de mayor tamaño, que los materiales o sistemas de grano fino .
- Una descripción a grandes rasgos de un sistema considera sus subcomponentes de gran tamaño.
- Una descripción detallada se refiere a los componentes más pequeños de los que se componen los más grandes.
Los conceptos de granularidad , tosquedad y finura son relativos y se utilizan al comparar sistemas o descripciones de sistemas. Un ejemplo de granularidad cada vez más fina sería: una lista de naciones en las Naciones Unidas , una lista de todos los estados/provincias de esas naciones, una lista de todas las ciudades de esos estados, etc.
Física
Una descripción detallada de un sistema es un modelo exhaustivo y de bajo nivel del mismo. Una descripción aproximada es un modelo donde parte de este detalle se ha simplificado o promediado. La sustitución de una descripción detallada por un modelo aproximado de menor resolución se denomina simplificación . (Véase, por ejemplo, la segunda ley de la termodinámica ).
Dinámica molecular
En dinámica molecular , el proceso de grano grueso consiste en reemplazar una descripción atomística de una molécula biológica con un modelo de grano grueso de menor resolución que promedia o suaviza los detalles finos.
Se han desarrollado modelos de grano grueso para investigar la dinámica a mayor escala temporal y espacial que es fundamental para muchos procesos biológicos, como las membranas lipídicas y las proteínas. [ 1 ] Estos conceptos no solo se aplican a las moléculas biológicas, sino también a las moléculas inorgánicas.
El método de grano grueso puede eliminar ciertos grados de libertad , como los modos vibracionales entre dos átomos, o representarlos como una sola partícula. El grado de grano grueso que se puede aplicar a los sistemas está limitado por la precisión en la dinámica y las propiedades estructurales que se desean replicar. Esta área de investigación moderna se encuentra en sus inicios y, aunque se utiliza comúnmente en la modelización biológica, la teoría analítica que la sustenta aún no se comprende del todo.
Computación
Computación paralela
En computación paralela , la granularidad significa la cantidad de computación en relación con la comunicación, es decir, la relación entre la computación y la cantidad de comunicación. [ 2 ]
El paralelismo de grano fino implica que las tareas individuales son relativamente pequeñas en términos de tamaño de código y tiempo de ejecución. Los datos se transfieren entre procesadores con frecuencia, en cantidades de una o pocas palabras de memoria. El paralelismo de grano grueso es lo opuesto: los datos se comunican con poca frecuencia, después de realizar cálculos más extensos.
Cuanto mayor sea la granularidad, mayor será el potencial de paralelismo y, por lo tanto, de aceleración, pero mayores serán los costos generales de sincronización y comunicación. [ 3 ] También existen desintegradores de granularidad, y es importante comprenderlos para determinar el nivel de granularidad preciso. [ 4 ]
Para lograr el mejor rendimiento en paralelo, es necesario encontrar el equilibrio óptimo entre la carga y la sobrecarga de comunicación. Si la granularidad es demasiado fina, el rendimiento puede verse afectado por el aumento de la sobrecarga de comunicación. Por otro lado, si la granularidad es demasiado gruesa, el rendimiento puede verse afectado por un desequilibrio de carga.
Computación reconfigurable y supercomputación
En computación reconfigurable y supercomputación , estos términos se refieren al ancho de la ruta de datos. El uso de elementos de procesamiento de aproximadamente un bit de ancho, como los bloques lógicos configurables (CLB) en una FPGA, se denomina computación de grano fino o reconfigurabilidad de grano fino, mientras que el uso de rutas de datos anchas, como, por ejemplo, recursos de 32 bits de ancho, como las CPU de microprocesadores o las unidades de ruta de datos (DPU) controladas por flujo de datos, como en una matriz de ruta de datos reconfigurable ( rDPA ), se denomina computación de grano grueso o reconfigurabilidad de grano grueso.
Datos e información
La granularidad de los datos se refiere al tamaño en el que se subdividen los campos de datos. Por ejemplo, una dirección postal se puede registrar, con una granularidad gruesa , como un solo campo:
- Dirección: 200 2nd Ave S #358, St. Petersburg, FL 33701-4313, EE. UU.
o, con granularidad fina , como múltiples campos:
- Dirección: 200 2nd Ave S #358
- ciudad = San Petersburgo
- estado = FL
- Código postal = 33701-4313
- país = Estados Unidos
o incluso una granularidad más fina:
- calle = 2ª Avenida S
- Número de dirección = 200
- Suite/apartamento = #358
- ciudad = San Petersburgo
- estado = FL
- código postal = 33701
- código postal adicional = 4313
- país = Estados Unidos
Una mayor granularidad conlleva costes adicionales para la entrada y el almacenamiento de datos. Esto se manifiesta en un mayor número de objetos y métodos en la programación orientada a objetos , o en un mayor número de llamadas a subrutinas en la programación procedimental y los entornos de computación paralela . Sin embargo, ofrece ventajas en cuanto a la flexibilidad del procesamiento de datos, al permitir tratar cada campo de datos de forma aislada si es necesario. Un problema de rendimiento derivado de una granularidad excesiva puede no manifestarse hasta que la escalabilidad se convierta en un problema.
Dentro del diseño de bases de datos y del diseño de almacenes de datos , el grano de datos también puede referirse a la combinación más pequeña de columnas en una tabla que hace que las filas (también llamadas registros) sean únicas. [ 5 ]
Véase también
Notas
- ^ Kmiecik, S.; Gront, D.; Kolinski, M.; Wieteska, L.; David, AE; Kolinski, A. (2016). "Modelos de proteínas de grano grueso y sus aplicaciones" . Reseñas químicas . 116 (14): 7898– 936. doi : 10.1021/acs.chemrev.6b00163 . PMID 27333362 .
- ↑ Spacey et al. 2012 .
- ↑ FOLDOC
- ↑ "Arquitectura de software: las partes difíciles" . Thoughtworks . Consultado el 15 de enero de 2023 .
- ↑ Granularidad de los datos: ¿Qué significa la granularidad en términos de modelado de datos?
Referencias
- de Pablo, JJ (2011). "Simulaciones de grano grueso de macromoléculas: del ADN a los nanocompuestos". 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). "Mejora de la latencia de comunicación con la arquitectura de solo escritura". Journal of Parallel and Distributed Computing . 72 (12): 1617– 1627. doi : 10.1016/j.jpdc.2012.08.007 .
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