并行算法英文解释翻译、并行算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 parallel algorithm

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

算法的英语翻译：

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

专业解析

并行算法（Parallel Algorithm）是一种利用多个计算资源同时执行任务的计算方法，其核心目标是通过分解问题、分配子任务到不同处理单元，从而缩短整体运算时间。该概念在计算机科学中对应英文术语"Parallel Algorithm"，常与"Concurrency"（并发）形成对比——前者强调物理层面的同步执行，后者侧重逻辑上的任务交替处理。

从计算模型角度分析，并行算法主要呈现三个特征：

任务分解机制：采用分治法将复杂问题拆分为可独立运算的子模块，如矩阵乘法中的块划分策略
通信协调模式：处理单元间通过共享内存或消息传递实现数据同步，例如MPI（Message Passing Interface）标准
可扩展性设计：算法复杂度应随处理器数量增加呈亚线性增长，典型如MapReduce框架的横向扩展能力

在工程应用领域，并行算法已深度应用于气象模拟（WRF模型）、基因组测序（BLAST工具）和深度学习训练（分布式TensorFlow）等场景。美国国家标准与技术研究院（NIST）的《并行算法设计指南》指出，有效的负载均衡和通信延迟控制是衡量算法优劣的关键指标。

需注意并行算法与分布式算法的本质区别：前者强调紧密耦合的系统环境（如超级计算机），后者面向地理分布的松散耦合系统（如区块链网络）。这种区分在ACM Transactions on Parallel Computing期刊的多篇论文中均有详细论述。

网络扩展解释

并行算法是指通过同时执行多个计算任务来提升效率的算法。其核心思想是将问题分解为若干子任务，并利用多个处理单元（如CPU核心、GPU或分布式计算节点）协同完成。以下是详细解释：

一、基本概念

并行性：与串行算法（按顺序执行）不同，并行算法允许多个操作同时进行。例如，同时处理数组的不同部分。
处理单元：可以是多核CPU、GPU集群或分布式系统中的计算机节点。
加速比：衡量并行效果的指标，公式为： $$ S_p = frac{T_1}{T_p} $$ 其中，(T_1)为串行时间，(T_p)为使用(p)个处理单元的时间。

二、分类与模型

任务并行：不同处理单元执行不同任务（如一个线程处理图像，另一个处理音频）。
数据并行：将数据分割成块，每个处理单元处理一部分（如矩阵分块计算）。
共享内存模型：多个处理器共享同一内存，通过锁机制协调（如OpenMP）。
分布式内存模型：每个处理器有独立内存，通过消息传递通信（如MPI）。

三、设计原则

问题分解：将任务拆分为独立或弱相关的子任务。
负载均衡：确保各处理单元工作量均衡，避免空闲等待。
通信开销：减少处理单元间的数据交换，避免成为瓶颈。
同步机制：协调各单元的执行顺序（如屏障同步、信号量）。

四、应用场景

科学计算：气候模拟、粒子物理仿真。
机器学习：分布式训练神经网络（如TensorFlow/PyTorch）。
图形渲染：GPU并行计算像素着色。
数据库查询：并行扫描和聚合大规模数据。

五、优缺点

优点：
- 显著缩短计算时间（尤其适合大规模问题）。
- 突破单机资源限制（如内存、算力）。
缺点：
- 编程复杂度高，需处理竞态条件、死锁等问题。
- 通信和同步可能抵消并行收益（Amdahl定律）。

并行算法通过多处理单元协作提升效率，但需权衡加速效果与实现复杂度。实际应用中需结合问题特性选择并行模型（如多线程、分布式计算或GPU加速）。