并行计算英文解释翻译、并行计算的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrent computation

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

计算的英语翻译：

calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【计】 calc; calculating; computing; tallying
【经】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning

专业解析

并行计算（Parallel Computing）是一种通过同时使用多个计算资源解决复杂问题的技术范式。其核心原理是将大规模任务分解为若干子任务，在独立的处理器或计算节点上协同执行，从而实现效率的指数级提升。

从系统架构角度看，并行计算包含三个关键层级：

硬件架构：基于多核处理器、GPU集群或分布式计算节点构成的物理基础（参考：美国计算机协会《计算机体系结构评论》）
编程模型：采用MPI（消息传递接口）、OpenMP等多线程编程框架实现任务分配（来源：IEEE Xplore数字图书馆）
算法设计：要求任务具备可分解性和数据独立性，如蒙特卡洛模拟等 embarrassingly parallel 问题

该技术在现代工程领域的典型应用包括：

气候建模与流体动力学仿真（美国国家大气研究中心案例库）
基因组测序与蛋白质折叠分析（《自然·生物技术》2023年度综述）
深度学习模型训练（TensorFlow官方技术白皮书）

根据阿姆达尔定律（Amdahl's Law），并行加速效果受限于： $$ S = frac{1}{(1-p) + frac{p}{N}} $$ 其中$S$为加速比，$p$为可并行化比例，$N$为处理器数量。这揭示了并行计算在理论层面的性能边界（原始公式来源：1967年IBM研究备忘录）。

网络扩展解释

并行计算是一种通过同时使用多个计算资源（如处理器、计算单元）来加速问题求解的计算模式。以下从定义、原理、分类、优势和应用五个方面详细解释：

定义与核心思想
并行计算是指将大规模计算任务分解为多个子任务，利用多个处理器协同执行，以提高计算速度和处理能力。其核心思想是通过空间或时间上的并行性，解决单个处理器难以处理的复杂问题。
基本原理
- 任务分解：将问题拆分为可独立或部分依赖的子任务（如矩阵运算分割为子矩阵）。
- 并行执行：子任务分配到不同处理器或计算单元同步/异步执行。
- 结果整合：汇总各子任务计算结果以获得最终解，需保证数据一致性和准确性。
分类方式
- 空间并行：多处理器并发执行（如GPU的多核心同时处理图像数据）。
- 时间并行：流水线技术分阶段处理任务（如CPU指令流水线）。
- 计算模型：包括SIMD（单指令多数据，适用于向量运算）和MIMD（多指令多数据，用于分布式系统）。
主要优势
- 高效性：缩短大规模计算时间（如气象模拟从数天降至几小时）。
- 可扩展性：通过增加计算节点扩大问题求解规模。
- 资源利用率：充分发挥多核CPU、GPU集群等硬件性能。
典型应用领域
- 科学计算：核物理模拟、气候建模等复杂数值计算。
- 人工智能：GPU并行加速神经网络训练。
- 大数据分析：分布式系统（如Hadoop）处理海量数据。

知识扩展：现代并行计算需结合Amdahl定律优化，公式为： $$ S = frac{1}{(1 - P) + frac{P}{N}} $$ 其中，( S )为加速比，( P )为可并行化比例，( N )为处理器数量。该公式表明并行效果受限于串行部分比例。