英语翻译：

【计】 parallel processing
【化】 parallel processing

相关词条：

1.overlapprocessing  2.concurrentprocessing  3.parallelrunning  4.parallelrun  5.concurrentworking  

例句：

1. 不严格地讲，并行处理（法）。
   Loosely, parallel processing.

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

处理的英语翻译：

deal; dispose; handle; manage; manipulate; process; tackle; transact
【计】 processing
【化】 curing
【医】 disposal; processing; treatment
【经】 deal; disposal; disposition; handle; process; processing; treatment

专业解析

在计算机科学领域，"并行处理"（Píngxíng Chǔlǐ）指同时执行多个计算任务或指令流以提高系统整体处理能力的技术。其核心在于利用多个处理单元协同工作，区别于顺序执行的"串行处理"。

从汉英词典角度解析：

1. 中文术语释义

   • 并行 (Píngxíng)： 意指"同时进行"、"并列前进"。在计算语境中，强调多个任务或进程在时间上重叠或同时发生。
   • 处理 (Chǔlǐ)： 指对数据或任务进行计算、操作、管理的过程。
   • 组合释义： "并行处理"即指多个计算任务或进程在时间上重叠或同时被执行的计算方式。其目标是缩短问题求解的总时间或提高系统吞吐量。

2. 英文对应术语

   • Parallel Processing： 这是最直接和常用的对应翻译。它指利用多个处理器（或处理核心）同时执行一个程序的不同部分或不同程序的技术。其核心是同时性。
   • Concurrent Processing： 有时也与"并行处理"相关联，但更侧重于多个任务在重叠的时间段内推进，这些任务可能在一个处理器上通过时间片轮转实现（并发），也可能在多个处理器上真正同时执行（并行）。在广义上，"并行处理"常被视为实现高并发的一种手段。

3. 技术实质 并行处理的核心思想是将一个大型或复杂的任务分解成多个较小的、相对独立的子任务。这些子任务被分配给多个处理单元（如CPU核心、GPU流处理器、分布式系统中的不同计算机节点）同时执行。其优势在于：

   • 显著缩短计算时间： 尤其适用于大规模计算问题（如科学计算、大数据分析）。
   • 提高资源利用率： 充分利用多核处理器或分布式系统的计算能力。
   • 增强系统吞吐量： 单位时间内处理更多任务。

4. 典型应用场景

   • 高性能计算（HPC）
   • 图形渲染（GPU并行计算）
   • 大规模数据分析与机器学习模型训练
   • 实时多任务系统（如操作系统调度）
   • 分布式系统与云计算

权威参考来源：

• 《计算机科学技术名词》（第三版）：由中国计算机学会编撰，中国科学出版社出版，是国内计算机领域最权威的术语标准之一，对"并行处理"有明确定义。
• IEEE Standard Glossary of Parallel and Distributed Processing Terms (IEEE Std 610.12-1990)： 电气和电子工程师协会（IEEE）制定的并行与分布式处理术语标准，具有国际权威性。
• Andrew S. Tanenbaum & Herbert Bos, "Modern Operating Systems" (4th Edition)： 经典操作系统教材，深入讲解了并发与并行处理的原理和实现机制。
• 《英汉计算机词典》（清华大学出版社）： 广泛使用的专业词典，提供准确的术语翻译和解释。

网络扩展解释

并行处理（Parallel Processing）是一种通过同时执行多个计算任务以提高效率和速度的计算方法。以下是其核心要点：

1. 定义与核心思想

并行处理将大型任务分解为多个子任务，利用多个处理单元（如多核CPU、分布式系统）同时执行。其核心在于通过资源重复或时间重叠，实现“同时性”（同一时刻发生）或“并发性”（同一时间间隔内发生）的操作。

2. 主要分类

• 数据并行：将数据集划分为多个部分，每个处理单元独立处理一部分数据（如大规模图像处理）。
• 任务并行：将任务本身拆分为独立操作，不同处理单元执行不同任务（如同时运行多个程序）。
• 空间并行：通过资源重复（如多核处理器）提升处理速度。

3. 应用领域

• 科学计算：气象模拟、物理建模等需处理格点数据的场景（如格点并行处理）。
• 大数据分析：分布式系统加速海量数据处理。
• 数据库操作：Oracle等数据库利用并行技术优化查询和索引创建。

4. 优势与挑战

• 优势：显著缩短计算时间，提升系统吞吐量，适用于复杂或大规模问题。
• 挑战：需解决任务分解、数据同步、负载均衡等问题，且加速效果受限于任务的可并行性。

并行处理通过多任务协同执行突破单核性能限制，是高性能计算的关键技术。实际应用中需根据任务类型选择数据并行、任务并行或混合模式。更多细节可参考权威技术文档或百科资料。

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