massively parallel是什么意思，massively parallel的意思翻译、用法、同义词、例句

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例句

专业解析

"Massively parallel"（大规模并行）是一个计算机科学和信息技术领域的核心术语，描述了一种利用极其大量的处理单元同时执行计算任务的计算范式。其核心含义在于：

1. 规模巨大： 这是其最显著的特征。它超越了传统的多处理器或多核并行（可能涉及几个、几十个或几百个处理单元），而是指同时使用成千上万、甚至数百万个独立的处理单元（Processing Elements, PEs）或计算核心。这些单元可以是：

   • 大型超级计算机中的专用处理器节点。
   • 图形处理器（GPU）中的数千个流处理器核心。
   • 现场可编程门阵列（FPGA）中的大量逻辑单元。
   • 分布式计算网络中众多的独立计算机。
   • 专用集成电路（ASIC）中的海量计算单元（如一些AI加速器）。

2. 并行执行： 这些庞大的处理单元阵列同时工作，各自处理分配给它们的部分数据或子任务。目标是将一个庞大的、复杂的计算问题分解成许多小的、相对独立的部分，让这些处理单元同时处理这些部分，从而显著缩短整体计算时间。

3. 协同解决大问题： 大规模并行计算主要用于解决那些计算量极其巨大、数据量非常庞大、或者需要在极短时间内完成的问题。这些问题通常是传统串行计算或小规模并行计算无法有效解决的，例如：

   • 气候建模和天气预报： 模拟全球大气和海洋的复杂交互。
   • 分子动力学模拟： 模拟蛋白质折叠、药物设计等。
   • 计算流体动力学： 模拟飞机、汽车周围的气流。
   • 宇宙学模拟： 模拟星系的形成和演化。
   • 大规模数据分析与挖掘： 处理海量数据集（如互联网数据、基因组数据）。
   • 深度学习训练： 训练包含数十亿参数的复杂神经网络模型。
   • 密码分析： 破解复杂加密算法。

关键特征与挑战：

• 高并发性： 同时执行的计算任务数量极大。
• 通信开销： 处理单元之间需要交换数据和协调工作。当处理单元数量极其庞大时，如何高效、低延迟地进行通信成为主要挑战之一。设计良好的互连网络（如InfiniBand）至关重要。
• 负载均衡： 如何将计算任务和数据均匀地分配到所有处理单元上，避免某些单元空闲而其他单元过载。
• 容错性： 在由数万甚至数百万组件组成的系统中，硬件故障的概率显著增加。系统需要具备检测、隔离故障并从故障中恢复的能力。
• 可扩展性： 系统设计应能方便地通过增加处理单元数量来提升整体计算能力。

权威参考来源：

• TOP500: 该组织维护全球最强大的500台超级计算机排名。这些顶尖系统几乎无一例外地采用大规模并行架构（通常基于MPP - Massively Parallel Processing 或集群架构）。TOP500项目本身是定义和衡量大规模并行计算能力的权威基准。 (来源：TOP500.org)
• Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL): 作为美国能源部下设的国家实验室，LLNL在设计和运行大规模并行超级计算机（如Sierra, Lassen, El Capitan）方面处于世界领先地位，并将其应用于国家安全和科学计算。其官方网站和出版物是理解大规模并行实际应用的宝贵资源。 (来源：LLNL.gov)
• NVIDIA: GPU是现代大规模并行计算的主力军之一。NVIDIA的CUDA并行计算平台和其GPU架构（如Ampere, Hopper）文档详细阐述了如何利用GPU的数千个核心进行大规模并行处理，特别是在AI和HPC领域。 (来源：NVIDIA Developer)
• IEEE Computer Society: 作为计算机领域顶尖的专业组织，IEEE Computer Society的期刊（如IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems）和会议论文集是发表大规模并行计算最新研究成果、架构设计和算法的核心平台。 (来源：IEEE Computer Society)

总而言之，"massively parallel" 指的是利用超大规模的处理单元阵列（成千上万至数百万），通过高度并行的方式协同工作，以解决传统方法无法处理的、计算或数据密集型巨型问题的一种计算模式。它是现代高性能计算（HPC）、人工智能（尤其是深度学习）和大型数据处理的核心技术基础。

网络扩展资料

“Massively parallel”是一个技术术语，主要用于计算机科学和高性能计算领域，指大规模并行处理的系统架构或计算模式。以下是详细解释：

词义解析

1. Massively（副词）：
   表示“大规模地”或“极大量地”，强调数量级或规模极大。例如：“大规模云计算”（参考）。

2. Parallel（形容词/名词）：

   • 在计算机领域指“并行”，即多个任务或进程同时执行。
   • 在数学或物理中表示“平行的”，但此处主要指“并行处理”（参考）。

整体含义

“Massively parallel”指通过大量独立的处理单元（如服务器、CPU核心等）同时协作完成任务。其核心特点是：

• 高扩展性：可通过增加节点提升性能（参考）。
• 独立资源：每个节点拥有独立的存储和计算能力，无需共享资源。
• 协同工作：任务被拆分到多个节点并行处理，结果汇总后输出。

典型应用场景

1. MPP（大规模并行处理）数据库：
   如Greenplum、Teradata，适用于大数据分析（参考）。
2. 高性能计算（HPC）：
   如气候模拟、基因测序，需超强算力。
3. 云计算与分布式系统：
   通过廉价硬件集群实现高效计算（参考）。

与其他并行方式的区别

• 与Hadoop对比：
  MPP采用“非共享架构”，节点间依赖专用网络；Hadoop依赖分布式文件系统（如HDFS），适合非结构化数据（参考）。

例句

• “Massively parallel, cheap cloud computing reduces both costs and time to market.”
  （大规模并行且低成本的云计算降低了成本并缩短了上市时间。）

如需了解更多技术细节，可参考权威计算机科学资料或数据库架构文档。

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