并行分配算法英文解释翻译、并行分配算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 parallel assignmemt algorithm

分词翻译：

并的英语翻译：

combine; equally

行的英语翻译：

all right; business firm; profession; capable; carry out; prevail; conduct; go
travel; range; row; soon
【计】 row
【医】 dromo-
【经】 line

分配算法的英语翻译：

【计】 allocation algorithm

专业解析

并行分配算法（Parallel Allocation Algorithm）是一种在计算机科学中用于高效管理资源的计算方法，其核心目标是通过同时处理多个任务或数据块来优化系统性能。以下从汉英词典角度解析其详细含义：

一、术语定义

并行（Parallel）
指多个计算任务同时执行，通过分布式系统或多处理器架构实现协同处理。

英译：Executing multiple operations simultaneously.

分配（Allocation）
涉及资源（如CPU、内存、网络带宽）的动态调度与指派，确保任务需求与资源供给匹配。

英译：Dynamically assigning resources to tasks based on demand.

算法（Algorithm）
为解决特定问题而设计的有限步骤序列，强调可重复性与确定性。

英译：A finite sequence of well-defined instructions for solving a problem.

二、核心原理

该算法通过以下机制提升效率：

任务分解：将大型任务拆分为独立子任务，由不同处理器并行处理。
负载均衡：动态监测各节点负载，避免资源闲置或过载（如基于工作窃取策略）。
通信优化：减少节点间数据交换开销，例如采用共享内存或消息传递模型。

三、典型应用场景

分布式计算系统
如Apache Hadoop的MapReduce框架，通过并行分配实现海量数据处理。

高性能计算（HPC）
在科学模拟中分配计算任务至GPU集群，加速流体动力学仿真。

实时资源调度
云计算平台（如AWS EC2）依据用户请求动态分配虚拟机资源。

四、技术优势

吞吐量提升：并行处理使单位时间内完成任务量倍增。
延迟降低：任务响应时间随资源分配效率提高而缩短。
可扩展性：支持横向扩展至数千节点，适应增长型需求。

权威参考来源：

《并行计算导论》（Introduction to Parallel Computing）, Ananth Grama et al.

IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, "Dynamic Resource Allocation in Cloud Environments"

ACM Computing Surveys, "Load Balancing Techniques in Distributed Systems"

网络扩展解释

并行分配算法是并行计算中的核心概念，主要解决如何将计算任务或资源高效分配给多个处理单元的问题。以下是综合多个信息的解析：

一、定义与核心目标

在并行计算框架下，该算法通过将大型任务分解为多个子任务，并动态分配给不同处理器（如多核CPU、分布式节点），旨在实现负载均衡和最小化通信开销。例如，在分布式系统中，算法需考虑节点计算能力差异，避免部分节点空闲而其他节点过载。

二、常见分配策略

静态分配：预先根据任务特征划分，如均匀分割矩阵运算。适用于子任务计算量可预测的场景。
动态分配：运行时按需调度，例如使用任务队列机制，空闲处理器主动获取新任务。适合任务执行时间差异大的情况。
混合分配：结合静态与动态策略，如先粗粒度划分，再动态微调。

三、技术挑战与优化

数据依赖性：需处理子任务间的数据同步，如通过消息传递接口（MPI）协调。
通信成本：分配时需权衡计算与通信开销，例如将高交互子任务分配至同一节点。
容错机制：部分算法需设计故障恢复策略，如检查点技术。

四、典型应用场景

科学计算：气候模拟中不同区域分配至不同计算节点。
大数据处理：MapReduce框架中的任务分片与调度。
机器学习：参数服务器架构下的梯度并行计算。

通过上述策略，并行分配算法可显著提升计算效率。实际应用中需根据任务类型（如CPU密集型或I/O密集型）选择适配方案。