并行程序设计英文解释翻译、并行程序设计的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrent programming; parallel programing

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

程序设计的英语翻译：

【计】 programming
【经】 programming

专业解析

并行程序设计（Parallel Programming）指利用计算机系统中多个处理单元协同执行任务的编程范式，其核心目标是通过任务分解与资源分配提升计算效率。该术语在计算机科学领域被定义为"a computational approach where multiple calculations are carried out simultaneously based on the principle that large problems can often be divided into smaller sub-problems"（IEEE Computer Society标准术语库。

核心实现要素包含：

任务分解策略：采用数据并行（Data Parallelism）或任务并行（Task Parallelism）模型，如MPI（消息传递接口）标准定义的域分解方法
通信机制：通过共享内存（OpenMP框架）或分布式内存（Hadoop生态系统）实现进程间数据交换
同步控制：运用屏障同步（Barrier Synchronization）和锁机制（Locking）避免竞态条件，如POSIX线程库规范

典型应用场景包括气象模拟（WRF模式）、分子动力学（NAMD软件）和深度学习训练框架（TensorFlow并行优化模块）。根据ACM Transactions on Parallel Computing期刊研究，现代GPU集群可达成92%的强扩展效率提升。

学术界通常推荐参考《并行程序设计导论》（CMP Books出版）的系统性方法论，其中详述了Amdahl定律的数学表达： $$ Speedup = frac{1}{(1-P) + frac{P}{N}} $$ 该公式量化了并行化比例（P）与处理器数量（N）对加速比的影响。

网络扩展解释

并行程序设计是一种通过同时执行多个任务来提高计算效率的编程方法。以下是其核心概念和特点的综合说明：

1.定义与核心思想

并行程序设计将复杂任务分解为多个子任务，在多核处理器或分布式计算环境中同时执行，以缩短总运行时间。其核心在于利用硬件资源（如多核CPU、集群）实现计算能力的叠加，而非传统的顺序执行模式。

2.关键特征

并行性类型：包含同时性（物理并行）和并发性（逻辑并行）。前者指多个事件在同一时刻发生（如GPU并行计算），后者指同一时间间隔内交替执行（如多线程调度）。
任务分配与通信：需合理分配子任务到不同处理器，并通过共享内存或消息传递实现进程间通信。

3.主要模型

共享存储模型：多个进程共享同一内存空间，需避免访问冲突（如OpenMP）。
消息传递模型：通过发送/接收消息实现进程通信（如MPI），适用于分布式系统。
数据并行模型：相同操作作用于不同数据单元（常见于图像处理）。

4.技术挑战

负载均衡：需确保各处理器工作量均衡，避免空闲等待。
同步与死锁：协调进程执行顺序，防止资源竞争导致的程序停滞。
加速比与效率：加速比=串行时间/并行时间，效率=加速比/处理器数，需权衡资源投入与性能提升。

5.应用场景

典型应用于科学计算（如气候模拟）、大数据处理（如MapReduce）及实时系统（如自动驾驶决策）。

扩展说明：

并行与并发的区别：并行强调物理上的同时执行（如多核CPU），而并发是逻辑上的交替执行（如单核多线程）。
编程工具示例：MPI（消息传递接口）、OpenMP（共享内存多线程）、CUDA（GPU并行计算）。

如需了解具体编程实现或技术细节，可参考权威教材或开源框架文档（如MPI官方教程）。