按较低细粒度计算是指将复杂的计算任务细分为多个较小的计算任务，然后并行地进行计算，最后将结果合并得到最终的计算结果。下面是一个示例解决方法，包含代码示例：

1. 首先，确定需要进行较低细粒度计算的任务。

2. 将任务细分为多个较小的计算任务。可以根据任务的特点和计算的复杂程度进行划分。

3. 使用并行计算的方式进行计算。可以使用多线程、多进程或分布式计算等方式，并行地执行每个较小的计算任务。

4. 等待所有计算任务完成。

5. 将每个计算任务的结果合并得到最终的计算结果。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用多线程进行较低细粒度计算：

import threading

# 定义一个计算函数，用于具体的计算任务
def calculate_task(data):
    # 进行具体的计算操作
    result = data * 2
    return result

# 定义一个线程类，用于执行计算任务
class CalculationThread(threading.Thread):
    def __init__(self, data):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.data = data
        self.result = None

    def run(self):
        # 在线程中执行计算任务
        self.result = calculate_task(self.data)

# 创建一些需要计算的数据
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建线程列表，用于保存每个计算任务的线程
threads = []

# 创建并启动线程，并将计算任务分配给每个线程
for data in data_list:
    thread = CalculationThread(data)
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程完成计算任务
for thread in threads:
    thread.join()

# 合并每个线程的计算结果
results = [thread.result for thread in threads]
final_result = sum(results)

print("Final result:", final_result)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个计算函数calculate_task，用于具体的计算任务。然后，我们创建了一个线程类CalculationThread，用于执行计算任务。在线程的run方法中，我们调用calculate_task函数进行具体的计算操作。

接下来，我们创建了一些需要计算的数据data_list，然后创建了一个线程列表threads，用于保存每个计算任务的线程。然后，我们使用CalculationThread类创建线程，并将计算任务分配给每个线程。最后，我们使用join方法等待所有线程完成计算任务。

最后，我们合并每个线程的计算结果，得到最终的计算结果，并打印出来。

这个示例代码演示了如何使用多线程进行较低细粒度计算，可以根据实际需求进行修改和扩展。