宏流水线英文解释翻译、宏流水线的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 macropipeline

分词翻译：

宏的英语翻译：

grand; great; magnificent
【计】 MAC; macro

流的英语翻译：

flow; stream; current; stream of water; class; wandering
【计】 stream
【化】 flow coating(process); stream
【医】 current; flow; flumen; flumina; rheo-; stream

水线的英语翻译：

【计】 rule

专业解析

宏流水线（Macro-pipelining）是计算机体系结构中的一种并行处理技术，其核心思想是将任务级并行引入处理过程。与传统的指令级流水线（微流水线）不同，宏流水线关注的是更大粒度任务单元的流水处理。以下是其详细解释：

基本概念
宏流水线将整个计算任务分解为多个相对独立且连续的宏级阶段（如程序段、函数或子任务）。这些阶段被分配到不同的处理单元上执行，类似于工厂流水线上不同工位分工协作。当一个处理单元完成当前阶段任务后，会将结果传递给下一单元处理新数据，形成任务级流水。英文常译为"Macro-pipelining" 或"Task-level pipelining"。
与微流水线的区别
- 粒度差异：微流水线（Micro-pipelining）分解的是单条指令的执行过程（取指、译码、执行等），粒度细（指令级）；宏流水线分解的是整个任务或程序，粒度粗（任务级）。
- 目标不同：微流水线旨在提高单处理器内指令吞吐率；宏流水线旨在利用多处理单元实现任务级并行，提升系统整体吞吐量。
关键特征
- 多处理单元协作：需要多个可独立运行的处理单元（如多核处理器中的核心、分布式系统中的节点）。
- 数据流驱动：处理单元间通过数据传递（而非共享内存为主）触发下一阶段执行。
- 高吞吐量：理想情况下，多个任务的不同阶段可同时在多个处理单元上执行，显著提高系统完成任务的整体速率。
典型应用场景
常见于需要高吞吐量的数据处理领域，例如：
- 媒体处理：视频编码/解码中，不同帧或帧内不同部分（如运动估计、变换量化）可分配到不同处理单元进行流水处理。
- 网络数据包处理：路由器/防火墙中对不同数据包进行解析、过滤、转发的流水线处理。
- 科学计算流水线：复杂模拟计算中不同计算阶段的分工协作。
- 异构计算系统：如Cell Broadband Engine处理器中，主处理器（PPE）协调多个协处理器（SPE）组成宏流水线处理任务。
相关术语与翻译
- 宏流水线 (Hóng Liúshuǐxiàn) -Macro-pipelining /Task-level pipelining
- 宏流水段 -Macro-pipeline Stage
- 任务级并行 -Task-level Parallelism (TLP)
- 吞吐量 -Throughput
- 处理单元 -Processing Element (PE)

权威参考来源：

计算机体系结构经典教材：如 Hennessy and Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach (Elsevier)，详细讨论流水线层级（指令级 vs. 线程级/任务级）。
IEEE期刊论文：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 等期刊常刊载宏流水线在异构计算、流处理中的应用研究。
处理器技术文档：如 IBM Cell Broadband Engine 架构手册，描述了其基于宏流水线思想的异构多核设计。

网络扩展解释

宏流水线是计算机系统和工业生产中的一种特殊流水线形式，其核心特点在于多处理机协作和任务分段处理。以下是具体解释：

1.基本定义

宏流水线（Macro-pipelining）是指由多个处理机或计算单元串联组成的流水线结构，每个处理机负责完成一项独立任务，共同对同一数据流进行分阶段处理。与单机流水线不同，它通过跨设备的任务分解实现并行处理。

2.工作原理

分段协作：数据流依次经过不同处理机，每个处理机仅执行特定功能（如计算、存储访问等），类似传统流水线的阶段划分，但设备间独立。
存储器连接：处理机之间通常通过共享存储器或高速通道传递数据，确保流程连续性。

3.应用场景

计算机系统：用于多机并行计算，例如分布式任务处理或集群运算。
工业生产：类似装配线，不同设备/工位分工协作，提升整体效率（参考普通流水线原理）。

4.与传统流水线对比

类型	处理单元	任务粒度	典型场景
传统流水线（微流水线）	单处理机内部	指令/操作级（如取指、译码）	单处理器执行
宏流水线	多处理机/设备	任务/功能级	分布式计算、多机协作

5.优势与挑战

优势：提高系统吞吐量，扩展性强，适合复杂任务分解。
挑战：需解决设备间同步、数据一致性和通信延迟问题。

如需更完整的技术细节，可参考计算机体系结构相关文献或、的原始内容。