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

multiprocessing英标

英:/'mʌltɪ'prəʊsesɪŋ/ 美:/'ˌmʌltiˈprɑːsesɪŋ/

n. 多重处理

SMP, or symmetric multiprocessing.

即对称多处理(symmetric multiprocessing)。

What is multiprocessing?

什么是多重处理？

This is known as symmetric multiprocessing support.

这即是对称的多重处理支援。

This is one way to use PHP to advantage on a multiprocessing host.

这是在多处理器主机中良好应用PHP的一种方法。

Thus, multiprocessing systems can be assembled on a single board.

因此，在一块板上能组装出多处理系统。

多处理（Multiprocessing）是计算机科学中一种利用多个处理器或计算核心并行执行任务的技术。其核心目标是通过分配计算负载到不同处理单元，提升系统整体性能与资源利用率。该技术常见于现代操作系统、高性能计算（HPC）及分布式系统架构中。

从技术实现层面看，多处理包含以下核心机制：

并行处理架构：通过物理隔离的处理器或虚拟化核心，允许不同进程在独立内存空间中运行，避免单点故障导致系统崩溃（参考Python官方文档对进程隔离性的说明：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html）
资源动态分配：操作系统通过时间片轮转、优先级调度等算法协调CPU资源，例如Linux内核采用的完全公平调度器（CFS）便支持多处理环境下的资源分配优化
进程间通信（IPC）：通过管道、共享内存或消息队列等机制实现跨进程数据交互，此类技术细节在《操作系统概念》等权威教材中有系统阐述

相较于单线程处理，多处理技术具有三大显著优势：

性能线性扩展：在理想情况下，增加处理器数量可使计算速度成比例提升，尤其适用于密码破解、气候模拟等计算密集型任务
故障隔离特性：单个进程崩溃不会影响其他进程运行，这一特性被广泛应用于金融交易系统等对稳定性要求极高的领域
硬件利用率优化：根据IEEE计算机协会的研究报告，多处理技术可使服务器集群的CPU利用率提升40%-65%（详见：https://www.computer.org）

当前该技术的主要应用场景包括：

"Multiprocessing" 是计算机科学领域的术语，指利用多个中央处理器（CPU）或 CPU 核心同时执行多个进程的技术。以下是详细解释：

Multiprocessing vs. Multithreading
- 多进程：每个进程有独立的内存空间，适用于 CPU 密集型任务（如科学计算）。
- 多线程：线程共享同一进程的内存，适合 I/O 密集型任务（如网络请求），但受限于全局解释器锁（GIL）。
Multiprocessing vs. Distributed Computing
- 前者在单台机器的多核上运行，后者跨多台机器协作。

Python 示例：通过 multiprocessing 模块创建子进程：

from multiprocessing import Process

def task():
print("子进程执行")

if __name__ == "__main__":
p = Process(target=task)
p.start()
p.join()

该模块绕过 GIL，允许充分利用多核 CPU。

如需进一步了解具体编程实现或案例，可以补充提问。

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