कणिकता (ग्रैन्युलैरिटी): Difference between revisions
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मोटे अनाज वाली सामग्री या प्रणाली में ठीक-दाने वाली सामग्री या प्रणाली की तुलना में कम, बड़े असतत घटक होते हैं। | मोटे अनाज वाली सामग्री या प्रणाली में ठीक-दाने वाली सामग्री या प्रणाली की तुलना में कम, बड़े असतत घटक होते हैं। | ||
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बारीक-बारीक समानता का मतलब है कि कोड आकार और निष्पादन समय की स्थितियों में व्यक्तिगत कार्य अपेक्षाकृत छोटे हैं। डेटा को एक या कुछ स्मृति शब्दों की मात्रा में अधिकांशतः प्रोसेसर के बीच स्थानांतरित किया जाता है। स्थूल-दानेदार इसके विपरीत है: बड़ी मात्रा में संगणना के बाद, डेटा का संचार बहुत कम होता है। | बारीक-बारीक समानता का मतलब है कि कोड आकार और निष्पादन समय की स्थितियों में व्यक्तिगत कार्य अपेक्षाकृत छोटे हैं। डेटा को एक या कुछ स्मृति शब्दों की मात्रा में अधिकांशतः प्रोसेसर के बीच स्थानांतरित किया जाता है। स्थूल-दानेदार इसके विपरीत है: बड़ी मात्रा में संगणना के बाद, डेटा का संचार बहुत कम होता है। | ||
ग्रैन्युलैरिटी जितनी महीन होगी, समानता की संभावना उतनी ही अधिक होगी और इसलिए गति बढ़ेगी, किंतु | ग्रैन्युलैरिटी जितनी महीन होगी, समानता की संभावना उतनी ही अधिक होगी और इसलिए गति बढ़ेगी, किंतु तुल्यकालन और संचार के ओवरहेड्स भी उतने ही अधिक होंगे।<ref>[http://foldoc.org/granularity FOLDOC]</ref> ग्रैन्युलैरिटी विघटनकर्ता भी उपस्थित हैं और ग्रैन्युलैरिटी के सटीक स्तर को निर्धारित करने के लिए समझना महत्वपूर्ण है।<ref>{{Cite web |title=Software Architecture: The Hard Parts |url=https://www.thoughtworks.com/insights/books/software-architecture-hard-parts |access-date=2023-01-15 |website=Thoughtworks |language=en}}</ref> | ||
सर्वोत्तम समानांतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, भार और संचार ओवरहेड के बीच सर्वोत्तम संतुलन खोजने की आवश्यकता है। यदि ग्रैन्युलैरिटी बहुत ठीक है, तो प्रदर्शन बढ़े हुए संचार ओवरहेड से प्रभावित हो सकता है। दूसरी ओर, यदि ग्रैन्युलैरिटी बहुत मोटे हैं, तो प्रदर्शन लोड असंतुलन से पीड़ित हो सकता है। | सर्वोत्तम समानांतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, भार और संचार ओवरहेड के बीच सर्वोत्तम संतुलन खोजने की आवश्यकता है। यदि ग्रैन्युलैरिटी बहुत ठीक है, तो प्रदर्शन बढ़े हुए संचार ओवरहेड से प्रभावित हो सकता है। दूसरी ओर, यदि ग्रैन्युलैरिटी बहुत मोटे हैं, तो प्रदर्शन लोड असंतुलन से पीड़ित हो सकता है। | ||
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पुनः कॉन्फ़िगर करने योग्य कंप्यूटिंग और [[ सुपर कम्प्यूटिंग ]] में ये शब्द डेटा पथ की चौड़ाई को संदर्भित करते हैं। [[FPGA|एफपीजीए]] में कॉन्फिगरेबल लॉजिक ब्लॉक्स (CLBs) जैसे लगभग एक-बिट वाइड प्रोसेसिंग एलिमेंट्स के उपयोग को फाइन-ग्रेन्ड कंप्यूटिंग या फाइन-ग्रेन्ड रीकॉन्फिगरेबिलिटी कहा जाता है, जबकि वाइड डेटा पाथ्स का उपयोग करते हुए, जैसे, उदाहरण के लिए, 32 बिट्स वाइड रिसोर्सेज, [[माइक्रोप्रोसेसर]] [[ CPU ]] या डेटा-स्ट्रीम-संचालित डेटा पथ इकाइयों (डेटा पथ इकाइयों) की तरह पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य डेटापथ सरणी ([[आरडीपीए]]) में मोटे-दानेदार कंप्यूटिंग या मोटे-दानेदार पुनर्रचनात्मकता कहा जाता है। | पुनः कॉन्फ़िगर करने योग्य कंप्यूटिंग और [[ सुपर कम्प्यूटिंग |सुपर कम्प्यूटिंग]] में ये शब्द डेटा पथ की चौड़ाई को संदर्भित करते हैं। [[FPGA|एफपीजीए]] में कॉन्फिगरेबल लॉजिक ब्लॉक्स (CLBs) जैसे लगभग एक-बिट वाइड प्रोसेसिंग एलिमेंट्स के उपयोग को फाइन-ग्रेन्ड कंप्यूटिंग या फाइन-ग्रेन्ड रीकॉन्फिगरेबिलिटी (पुन: विन्यास) कहा जाता है, जबकि वाइड डेटा पाथ्स का उपयोग करते हुए, जैसे, उदाहरण के लिए, 32 बिट्स वाइड रिसोर्सेज, [[माइक्रोप्रोसेसर]] [[ CPU |सीपीयू]] या डेटा-स्ट्रीम-संचालित डेटा पथ इकाइयों (डेटा पथ इकाइयों) की तरह पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य डेटापथ सरणी ([[आरडीपीए]]) में मोटे-दानेदार कंप्यूटिंग या मोटे-दानेदार पुनर्रचनात्मकता कहा जाता है। | ||
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ग्रैन्युलैरिटी (जिसे अनाज ग्रेन्युलैरिटी भी कहा जाता है), दानेदार सामग्री या ग्रेन में उपस्थित होने की स्थिति, उस सीमा को संदर्भित करती है, जिसमें कोई सामग्री या प्रणाली भेद (दर्शन) के टुकड़ों से बनी होती है। यह या तो उस सीमा को संदर्भित कर सकता है जिस तक बड़ी इकाई को उप-विभाजित किया गया है, या वह सीमा जिस तक छोटे अप्रभेद्य संस्थाओं के समूह एक साथ जुड़कर बड़े अलग-अलग अस्तित्व बन गए हैं।
प्रेसिजन और अस्पष्टता
मोटे अनाज वाली सामग्री या प्रणाली में ठीक-दाने वाली सामग्री या प्रणाली की तुलना में कम, बड़े असतत घटक होते हैं।
- एक प्रणाली का मोटा-मोटा विवरण बड़े उप-घटकों के संबंध में है।
- एक सुक्ष्म वर्णन उन छोटे घटकों के संबंध में है जिनमें बड़े घटक सम्मिलित हैं।
अवधारणाएं ग्रैन्युलैरिटी, मोटेपन और सूक्ष्मता सापेक्ष हैं; और प्रणाली या प्रणाली के विवरण की तुलना करते समय उपयोग किया जाता है। तेजी से बारीक ग्रैन्युलैरिटी का उदाहरण: संयुक्त राष्ट्र में राष्ट्रों की सूची, उन राष्ट्रों में सभी राज्यों/प्रांतों की सूची, उन राज्यों में सभी शहरों की सूची, आदि।
ध्यान दें कि, चूँकि संशोधित शब्द, ठीक और मोटे सभी क्षेत्रों में लगातार उपयोग किए जाते हैं, शब्द ग्रैन्युलैरिटी नहीं है।
- फ़ोटोग्राफ़ी में: अधिक दानेदार फ़ोटोग्राफिक फिल्म में कम और बड़े रासायनिक ग्रेन होते हैं।
- खाद्य उद्योग में: अधिक दानेदार चीनी में कम और बड़े दाने होते हैं।
भौतिकी
एक प्रणाली का सुक्ष्म विवरण इसका विस्तृत, संपूर्ण, निम्न-स्तरीय मॉडल है। मोटा-मोटा विवरण एक ऐसा मॉडल है जहां इस बारीक विवरण में से कुछ को चिकना कर दिया गया है या औसत कर दिया गया है। कम-रिज़ॉल्यूशन मोटे अनाज वाले मॉडल के साथ सुक्ष्म वर्णन के प्रतिस्थापन को मोटे-दानेदार कहा जाता है। (उदाहरण के लिए देखें अधिकतम एन्ट्रापी ऊष्मप्रवैगिकी या दूसरा नियम)
आणविक गतिकी
आणविक गतिशीलता में, आणविक गतिशीलता या मोटे-दानेदार और कम प्रतिनिधित्व में परमाणु की जगह होती है निम्न-रिज़ॉल्यूशन वाले मोटे अनाज वाले जैविक अणु का वर्णन जो बारीक विवरणों को औसत या सुचारू करता है।
लंबे समय तक जांच करने के लिए मोटे अनाज वाले मॉडल विकसित किए गए हैं- और लंबाई-स्तर की गतिशीलता जो कई जैविक प्रक्रियाओं, जैसे कि लिपिड झिल्ली और प्रोटीन के लिए महत्वपूर्ण हैं।[1] ये अवधारणाएँ न केवल जैविक अणुओं किंतु अकार्बनिक अणुओं पर भी लागू होती हैं।
मोटे दाने कुछ स्वतंत्रता की डिग्री (भौतिकी और रसायन विज्ञान) को हटा सकते हैं, जैसे दो परमाणुओं के बीच कंपन मोड, या कण के रूप में दो परमाणुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। जिन छोरों को प्रणाली मोटे-दानेदार हो सकते हैं, वे केवल गतिशीलता और संरचनात्मक गुणों में सटीकता से बंधे होते हैं जिन्हें कोई दोहराना चाहता है। अनुसंधान का यह आधुनिक क्षेत्र अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, और चूँकि यह सामान्यतः जैविक मॉडलिंग में उपयोग किया जाता है, इसके पीछे विश्लेषणात्मक सिद्धांत को कम समझा जाता है।
कंप्यूटिंग
समानांतर कंप्यूटिंग में, ग्रैन्युलैरिटी का अर्थ है संचार के संबंध में गणना की मात्रा, यानी संचार की मात्रा के लिए गणना का अनुपात।[2]
बारीक-बारीक समानता का मतलब है कि कोड आकार और निष्पादन समय की स्थितियों में व्यक्तिगत कार्य अपेक्षाकृत छोटे हैं। डेटा को एक या कुछ स्मृति शब्दों की मात्रा में अधिकांशतः प्रोसेसर के बीच स्थानांतरित किया जाता है। स्थूल-दानेदार इसके विपरीत है: बड़ी मात्रा में संगणना के बाद, डेटा का संचार बहुत कम होता है।
ग्रैन्युलैरिटी जितनी महीन होगी, समानता की संभावना उतनी ही अधिक होगी और इसलिए गति बढ़ेगी, किंतु तुल्यकालन और संचार के ओवरहेड्स भी उतने ही अधिक होंगे।[3] ग्रैन्युलैरिटी विघटनकर्ता भी उपस्थित हैं और ग्रैन्युलैरिटी के सटीक स्तर को निर्धारित करने के लिए समझना महत्वपूर्ण है।[4]
सर्वोत्तम समानांतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, भार और संचार ओवरहेड के बीच सर्वोत्तम संतुलन खोजने की आवश्यकता है। यदि ग्रैन्युलैरिटी बहुत ठीक है, तो प्रदर्शन बढ़े हुए संचार ओवरहेड से प्रभावित हो सकता है। दूसरी ओर, यदि ग्रैन्युलैरिटी बहुत मोटे हैं, तो प्रदर्शन लोड असंतुलन से पीड़ित हो सकता है।
पुनर्विन्यास योग्य कंप्यूटिंग और सुपरकंप्यूटिंग
पुनः कॉन्फ़िगर करने योग्य कंप्यूटिंग और सुपर कम्प्यूटिंग में ये शब्द डेटा पथ की चौड़ाई को संदर्भित करते हैं। एफपीजीए में कॉन्फिगरेबल लॉजिक ब्लॉक्स (CLBs) जैसे लगभग एक-बिट वाइड प्रोसेसिंग एलिमेंट्स के उपयोग को फाइन-ग्रेन्ड कंप्यूटिंग या फाइन-ग्रेन्ड रीकॉन्फिगरेबिलिटी (पुन: विन्यास) कहा जाता है, जबकि वाइड डेटा पाथ्स का उपयोग करते हुए, जैसे, उदाहरण के लिए, 32 बिट्स वाइड रिसोर्सेज, माइक्रोप्रोसेसर सीपीयू या डेटा-स्ट्रीम-संचालित डेटा पथ इकाइयों (डेटा पथ इकाइयों) की तरह पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य डेटापथ सरणी (आरडीपीए) में मोटे-दानेदार कंप्यूटिंग या मोटे-दानेदार पुनर्रचनात्मकता कहा जाता है।
डेटा ग्रैन्युलैरिटी
डेटा की ग्रैन्युलैरिटी उस आकार को संदर्भित करती है जिसमें डेटा फ़ील्ड उप-विभाजित होते हैं। उदाहरण के लिए, मोटे ग्रैन्युलैरिटी के साथ डाक पते को फ़ील्ड के रूप में रिकॉर्ड किया जा सकता है:
- पता = 200 2nd Ave. दक्षिण #358, सेंट पीटर्सबर्ग, FL 33701-4313 यूएसए
या कई क्षेत्रों के रूप में बारीक विवरण के साथ:
- सड़क का पता = 200 2nd Ave. दक्षिण #358
- शहर = सेंट पीटर्सबर्ग
- राज्य = FL
- डाक कोड = 33701-4313
- देश = यूएसए
या इससे भी उत्तम ग्रैन्युलैरिटी:
- गली = दूसरी एवेन्यू। दक्षिण
- पता संख्या = 200
- सुइट/अपार्टमेंट = #358
- शहर = सेंट पीटर्सबर्ग
- राज्य = FL
- डाक-कोड = 33701
- पोस्टल-कोड-ऐड-ऑन = 4313
- देश = यूएसए
डेटा इनपुट और स्टोरेज के लिए फाइनर ग्रैन्युलैरिटी में कम्प्यूटेशनल ओवरहेड हैं। यह वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग प्रतिमान या प्रक्रियात्मक प्रोग्रामिंग और समानांतर कंप्यूटिंग वातावरण के लिए अधिक सबरूटीन कॉल में वस्तु (कंप्यूटर विज्ञान) और विधि (कंप्यूटर विज्ञान) की उच्च संख्या में प्रकट होता है। चूँकि यह आवश्यक होने पर प्रत्येक डेटा फ़ील्ड को अलग-थलग करने में डेटा प्रोसेसिंग के लचीलेपन में लाभ प्रदान करता है। अत्यधिक ग्रैन्युलैरिटी के कारण होने वाली प्रदर्शन समस्या तब तक प्रकट नहीं हो सकती जब तक कि मापनीयता समस्या न बन जाए।
फोटोग्राफिक फिल्म
फोटोग्राफी में, ग्रैन्युलैरिटी फिल्म के दाने का उपाय है। इसे विशेष मानक प्रक्रिया का उपयोग करके मापा जाता है किंतु सामान्यतः बड़ी संख्या का मतलब है कि चांदी के दाने बड़े हैं और किसी दिए गए क्षेत्र में कम दाने हैं।
यह भी देखें
- जटिल प्रणाली
- जटिलता
- साइबरनेटिक्स
- दानेदार कंप्यूटिंग
- ग्रैन्युलैरिटी (समानांतर कंप्यूटिंग)
- जानबूझकर रुख | डेनेट के तीन रुख
- उच्च- और निम्न-स्तर
- डेविड मार (मनोवैज्ञानिक)#विश्लेषण के स्तर
- मेटा-सिस्टम्स
- मल्टीपल ग्रैन्युलैरिटी लॉकिंग
- कण आकार
- स्व-संगठन
- प्रणालियों की सोच
टिप्पणियाँ
- ↑ Kmiecik, S.; Gront, D.; Kolinski, M.; Wieteska, L.; Dawid, A. E.; Kolinski, A. (2016). "मोटे अनाज वाले प्रोटीन मॉडल और उनके अनुप्रयोग". Chemical Reviews. 116 (14): 7898–936. doi:10.1021/acs.chemrev.6b00163. PMID 27333362.
- ↑ Spacey 2012.
- ↑ FOLDOC
- ↑ "Software Architecture: The Hard Parts". Thoughtworks (in English). Retrieved 2023-01-15.
संदर्भ
- de Pablo, J. J. (2011). "Coarse-grained simulations of macromolecules: From DNA to nanocomposites". 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, P. H. J.; Kuhn, D. (2012). "Improving Communication Latency with the Write-Only Architecture". Journal of Parallel and Distributed Computing. 72 (12): 1617–1627. doi:10.1016/j.jpdc.2012.08.007.
