受计算量限制的作业英文解释翻译、受计算量限制的作业的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 compute-bound job

分词翻译：

受的英语翻译：

accept; bear; endure; recieve; stand; suffer

计算的英语翻译：

calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【计】 calc; calculating; computing; tallying
【经】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning

量的英语翻译：

capacity; estimate; measure; mete; quantity; quantum
【医】 amount; dose; dosis; measure; quanta; quantity; quantum
【经】 volume

限制的英语翻译：

restrict; limit; astrict; circumscribe; confine; imprison; tether
【计】 slicing
【医】 limit; limitation; restrict; restriction
【经】 curb; restrict

作业的英语翻译：

exercise; operation; production; school assignment; task; work
【计】 job
【经】 operations; perform

专业解析

在计算机科学与分布式系统领域，"受计算量限制的作业"（Computation-Intensive Task）指需要消耗大量处理器资源（如CPU时间、内存带宽）才能完成的任务。其核心特征和解释如下：

一、术语解析

受计算量限制 (Computation-Bound/Compute-Intensive)
指任务执行速度主要受限于处理器（CPU/GPU）的运算能力，而非I/O或网络延迟。例如：科学模拟（如流体力学计算）、密码学运算、3D渲染等需密集浮点运算的场景。
作业 (Task/Job)
在计算系统中指可调度的独立工作单元，如批处理作业、并行计算任务等。

二、典型特征

高CPU利用率：任务运行时CPU占用率持续接近100%
长执行时间：单任务可能持续数小时至数天
并行化需求：常需多核/分布式计算加速（如MPI、MapReduce模型）
资源竞争：在共享集群中易引发CPU资源争用，需调度器优化（如Kubernetes资源配额）

三、技术挑战与优化

硬件瓶颈
需专用硬件加速（如GPU并行计算、TPU矩阵运算）

参考：Hennessy, J. L., & Patterson, D. A. (2019). Computer Architecture: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann.
算法优化
采用分治策略（Divide-and-Conquer）或近似算法（如Monte Carlo方法）降低计算复杂度

参考：Cormen, T. H., et al. (2022). Introduction to Algorithms. MIT Press.
分布式框架
使用Spark、TensorFlow等框架实现计算负载横向扩展

参考：Zaharia, M., et al. (2016). Apache Spark: A Unified Engine for Big Data Processing. Communications of the ACM.

权威参考来源：

《计算机科学名词》（第三版）科学出版社
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems期刊
ACM Computing Classification System (CCS) 计算任务分类标准

网络扩展解释

“受计算量限制的作业”是一个计算机科学或并行计算领域中的术语，通常用于描述作业（任务或进程）执行时的性能瓶颈类型。具体解释如下：

定义与核心概念

计算量限制（Compute-Bound）
指作业的完成时间主要取决于计算资源（如CPU处理能力、算法复杂度等），而非其他因素（如数据读写速度、网络传输等）。这类作业需要大量数学运算或逻辑处理，导致CPU利用率接近饱和。
典型场景
常见于科学计算（如气候模拟）、密码学运算、机器学习模型训练、物理引擎仿真等需要密集计算的场景。

与其他资源限制的对比

I/O限制（I/O-Bound）：作业受限于磁盘读写或网络传输速度（例如数据库查询、文件下载）。
内存限制（Memory-Bound）：作业受限于可用内存容量或访问速度（例如大规模数据处理）。
计算量限制的作业则更依赖CPU性能，优化方向通常是提高算法效率或增加计算资源。

优化策略

硬件层面：使用更高主频的CPU、更多核心的处理器，或GPU加速（针对并行计算）。
软件层面：优化算法复杂度（如从O(n²)降至O(n log n)）、并行化处理（多线程/分布式计算）。
资源调度：在集群或云计算环境中，优先分配计算资源给此类作业以减少等待时间。

示例

视频渲染：需逐帧计算光线追踪效果，耗时取决于CPU/GPU算力。
加密解密：高强度加密算法（如AES-256）需要大量计算步骤。
数值模拟：有限元分析（FEA）中对复杂结构的应力计算。

若需进一步探讨实际应用场景或具体案例，可提供更多背景信息。