并行计算系统英文解释翻译、并行计算系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrent computational system

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

计算系统的英语翻译：

【计】 computational system

专业解析

并行计算系统（Parallel Computing System）指通过协同多个处理单元同时执行任务的计算架构，其核心目标在于提升运算效率与解决大规模复杂问题。从汉英词典角度解析，该术语对应英文为"Parallel Computing System"，其中"parallel"强调任务分解与同步执行，"computing system"则指代硬件与软件协同的完整框架。

系统通常包含以下关键模块：

多核处理器/集群架构：通过共享内存（如Intel Xeon多核处理器）或分布式内存（如Apache Hadoop集群）实现资源分配；
并行编程模型：包括MPI（消息传递接口）和OpenMP（共享内存编程标准）两种主流范式，美国阿贡国家实验室的MPICH项目是典型实现案例；
负载均衡算法：采用动态任务调度技术优化资源利用率，加州大学伯克利分校的Spark框架中的弹性分布式数据集（RDD）机制展现了先进实践。

在超级计算机领域（如Frontier超算系统），该技术已实现每秒百亿亿次浮点运算，显著推进了气候建模与基因测序等科学计算进程。IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems期刊的实证研究表明，合理设计的并行架构可使算法加速比接近理论线性值。

网络扩展解释

并行计算系统是指通过多个计算资源（如处理器、计算节点等）协同工作，以并行方式解决复杂问题的计算机系统。以下是其核心要点：

一、定义与核心思想

通过将任务分解为多个子任务，在多个处理器或计算单元上同时执行，最终整合结果。其本质是空间并行，即用多个处理器并发执行计算（区别于时间并行的流水线技术）。

二、系统组成

硬件架构
- 多核处理器：单芯片集成多个计算核心
- 计算机集群：通过网络互连的独立计算机构成
- 超级计算机：专门设计的超大规模并行系统
- 内存模式：分为共享内存（如GPU）和分布式内存（如HPC集群）
软件支持
包括并行算法设计、编程模型（如MPI、OpenMP）、容错机制和性能优化工具。

三、主要特征

高效性：通过任务拆分缩短计算时间，例如基因测序效率可提升数十倍
可扩展性：支持通过增加计算节点提升性能
高可靠性：具备冗余执行和自动错误恢复能力
资源利用率：充分调用多核CPU/多处理器资源

四、典型应用

科学计算：气候模拟、核反应堆仿真
大数据处理：实时推荐系统、金融风险分析
AI训练：分布式深度学习模型训练
工程领域：汽车碰撞模拟、航天器空气动力学计算

提示：如需了解具体架构实现（如GPU并行计算、Hadoop集群等），可进一步查看的详细技术解析。