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

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专业解析

并行计算（Parallel Computation）是指通过同时使用多个计算资源（如多核处理器、计算机集群或分布式系统）来协同处理同一任务的计算方式。其核心原理是将复杂问题分解为多个子任务，并分配给不同的计算单元同步执行，最终整合结果以提升整体效率。

关键特征与应用

1. 性能提升：通过资源并行化，显著缩短大规模数据处理或复杂模型仿真的时间，例如在气候模拟和基因序列分析中，并行计算可将原本数月的计算压缩至数天（IEEE Computer Society, 2023）。
2. 可扩展性：支持从多核CPU到超级计算机的多种硬件架构，满足不同规模的计算需求。美国能源部下属的橡树岭国家实验室利用该技术开发了 Frontier 超级计算机，实现每秒百亿亿次运算（Oak Ridge National Laboratory, 2024）。
3. 容错机制：通过冗余计算单元设计，部分系统在单一节点故障时仍能维持运行，例如谷歌的MapReduce框架通过任务重启机制保障分布式计算的稳定性（ACM Transactions on Computer Systems, 2022）。

技术挑战

• 通信开销：计算单元间的数据同步可能产生延迟，尤其在分布式架构中（Stanford University Parallel Computing Course Notes）。
• 负载均衡：任务分配不均会导致部分计算单元闲置，需依赖动态调度算法优化（NVIDIA CUDA技术白皮书）。

该技术已广泛应用于人工智能训练、流体力学模拟和金融风险建模等领域，例如OpenAI的GPT-4模型训练就依托于数千个GPU的并行计算集群。

网络扩展资料

Parallel Computation（并行计算） 指通过同时使用多个计算资源（如处理器、核心或计算机）来加速任务执行的计算模式。其核心思想是将一个大问题分解为多个子任务，分配给不同计算单元并行处理，最终整合结果。以下是详细解释：

1. 核心概念

• 并行性：同时执行多个计算任务，与“串行计算”（按顺序执行）相对。
• 资源类型：包括多核CPU、GPU、分布式计算集群等。
• 目标：提升计算速度、处理更大规模数据或复杂问题。

2. 主要类型

• 任务并行（Task Parallelism）：将不同任务分配给不同计算单元（例如：同时处理图像渲染和数据分析）。
• 数据并行（Data Parallelism）：将同一任务的数据分割成块，分配给多个计算单元（例如：训练机器学习模型时拆分数据集）。

3. 应用场景

• 科学计算：气候模拟、粒子物理实验等需要大量运算的领域。
• 人工智能：深度学习模型训练通过GPU并行加速。
• 大数据处理：Hadoop/Spark等框架利用并行计算分析海量数据。
• 实时系统：自动驾驶、金融交易等需要快速响应的场景。

4. 挑战与限制

• 同步开销：协调多个计算单元可能导致通信延迟。
• 负载均衡：需合理分配任务以避免部分资源闲置。
• 编程复杂度：需使用特定技术（如OpenMP、MPI、CUDA）设计并行算法。

5. 与分布式计算的区别

并行计算通常指同一系统内的多处理器协作，而分布式计算涉及多台独立计算机通过网络协同，后者更注重容错性和扩展性。

并行计算是现代高性能计算的核心技术，突破了单核处理器的性能瓶颈，广泛应用于科研、工程和商业领域。随着多核处理器和分布式系统的普及，其重要性将持续增长。

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