流并行性英文解释翻译、流并行性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 stream parallelism

分词翻译：

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

并行的英语翻译：

【计】 P

专业解析

流并行性（Stream Parallelism）是计算机科学和并行计算领域的重要概念，指通过将数据流分割成多个子流，并利用多个处理单元同时处理这些子流，从而实现高效并行计算的技术。以下从汉英词典角度解析其详细含义：

一、核心定义

中文术语：流并行性
英文术语：Stream Parallelism
英文释义：
A parallel computing model where data is processed as a continuous stream, divided into substreams that are executed concurrently across multiple processing units.

二、技术原理与特征

数据驱动模式
数据以流（Stream）的形式输入，系统动态分割数据流为独立子任务，分配至不同计算单元（如GPU核心、CPU线程）并行处理。

示例：视频处理中将每帧图像分配给不同GPU核心实时渲染。
流水线化执行（Pipeline）
结合流水线技术，将任务分解为多个阶段（如解码→滤波→编码），各阶段并行处理不同数据块，提升吞吐量。

公式表示流水线加速比：

$$ S{text{pipe}} = frac{T{text{非流水线}}}{T_{text{流水线}}} = frac{n cdot k}{k + (n-1)} $$

其中 (n) 为任务数，(k) 为流水线阶段数。
隐式并行性
程序员无需显式管理线程，由运行时系统（如CUDA Streams、Apache Flink）自动调度子流任务，降低开发复杂度。

三、典型应用场景

实时数据处理：金融高频交易、物联网传感器流分析。
多媒体处理：音视频编解码、实时滤镜渲染。
科学计算：流体动力学模拟中并行处理网格数据流。

四、权威参考文献

《计算机体系结构：量化研究方法》（Hennessy & Patterson）
第6章详解流处理模型在GPU架构中的应用，强调其与任务并行性的区别。

查看书籍
NVIDIA CUDA文档
定义CUDA Streams为"异步执行队列"，实现内核函数与数据传输的流并行。

CUDA Toolkit文档
IEEE论文《Stream Parallelism for Real-Time Applications》
分析流并行在实时系统中的容错机制与延迟优化策略。

IEEE Xplore

五、相关术语对照

中文	英文	说明
数据流	Data Stream	连续输入的数据序列
子流	Substream	分割后的独立处理单元
流水线并行	Pipeline Parallelism	多阶段任务叠加并行
吞吐量	Throughput	单位时间内处理的数据量

通过结合硬件加速（如GPU）与运行时调度，流并行性显著提升了数据密集型应用的效率，成为现代并行计算的核心范式之一。

网络扩展解释

“流并行性”是计算机领域中的术语，结合“流”与“并行性”两个概念，具体含义需根据上下文理解。以下是不同场景下的解释：

一、编程中的流并行性（以Java为例）

流（Stream）：指数据元素的序列，支持聚合操作（如过滤、映射等）。
并行性：指同时执行多个任务的能力，通过多线程或分布式处理实现。
流并行性：将数据流分割成多个子流，利用多核处理器并行处理，最终合并结果。例如Java的parallelStream()可将集合数据自动分块并发处理，适用于大数据量场景。

二、GPU编程中的流并行性

在GPU中，流（Stream）是独立的任务队列，支持异步执行。流并行性指多个流同时执行不同任务（如数据传输与计算重叠），需硬件支持设备重叠功能。例如，通过页锁定内存和异步操作实现GPU计算与CPU数据传输的并行。

三、广义的并行性定义

并行性：在同一时间间隔内完成多个任务，无论任务性质是否相同。例如多核CPU同时处理多个线程。与“并发”（任务交替执行）不同，并行强调真正的同时性。

四、核心特点

数据分割：将数据流切分为独立单元（如Java流的分块、GPU流的任务队列）。
硬件依赖：需多核CPU或支持重叠操作的GPU。
性能提升：适用于计算密集或大数据场景，但需权衡线程开销与数据同步成本。

五、应用场景

大数据处理：Java并行流加速集合操作（如排序、统计）。
高性能计算：GPU流并行优化图像渲染或科学计算。
实时系统：多任务并行提升响应速度。

如需更具体的实现细节或代码示例，可参考来源中的编程指南。