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并行控制结构英文解释翻译、并行控制结构的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 concurrent control structure

分词翻译:

并行的英语翻译:

【计】 P

控制的英语翻译:

control; dominate; desist; grasp; hold; manage; master; predominate; rein
rule
【计】 C; control; controls; dominance; gated; gating; governing
【医】 control; dirigation; encraty
【经】 check; command; control; controlling; cost control; dominantion
monitoring; regulate; rig

结构的英语翻译:

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【计】 frame work
【医】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

专业解析

并行控制结构(Parallel Control Structures)是计算机科学中用于管理多个计算任务同时执行的编程范式,其核心在于通过协调并发进程/线程的资源访问与执行顺序,提升系统效率。以下从汉英词典角度解析其详细含义与技术特征:

一、术语定义

二、技术特征

  1. 任务并行性

    将大型任务分解为独立子任务,在多个处理器核心上并行执行(如MapReduce模型)。需通过任务调度器(Task Scheduler)动态分配资源,避免负载不均。

    来源:Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. OSDI.

  2. 数据同步机制

    采用互斥锁(Mutex)、信号量(Semaphore) 等保护共享资源,防止竞态条件(Race Condition)。例如:

    synchronized(lock) { 
    critical_section; // 受保护的代码段
    }

    来源:Java Concurrency API Documentation, Oracle.

  3. 通信与协调
    • 消息传递:进程间通过消息队列(如MPI_Isend/MPI_Irecv)交换数据。
    • 屏障同步(Barrier):强制所有线程到达特定点后再继续执行,确保阶段一致性。

      来源:Gropp, W., et al. (2014). Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface. MIT Press.

  4. 容错设计

    通过检查点(Checkpointing) 保存中间状态,应对节点故障。典型应用于分布式系统(如Apache Spark RDD弹性恢复机制)。

    来源:Zaharia, M., et al. (2012). Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. NSDI.

三、应用场景

四、与并发控制的区别

维度 并行控制结构 并发控制
核心目标 提升吞吐量(多核/分布式) 管理任务交错(单核分时)
资源依赖 需物理多处理器 单处理器即可实现
典型技术 MPI、CUDA、OpenMP 线程池、协程、事件循环

来源:Herlihy, M., & Shavit, N. (2012). The Art of Multiprocessor Programming. Morgan Kaufmann.

网络扩展解释

以下基于通用知识对“并行控制结构”进行解释:

并行控制结构是计算机科学中用于管理多个任务或进程同时执行的编程机制,其核心目标是协调资源分配、避免冲突并提升效率。主要特点包括:

  1. 同步机制

    • 通过锁(Mutex)、信号量(Semaphore)、屏障(Barrier)等工具,确保多个线程/进程对共享资源的访问顺序,防止数据竞争。例如,数据库事务的ACID特性即依赖此类控制。
  2. 任务划分模式

    • 包括主从模式(Master-Worker)、流水线(Pipeline)等结构,用于分配并行任务。如MapReduce框架将任务拆分为映射(Map)与归约(Reduce)阶段。
  3. 通信方式

    • 共享内存(如OpenMP)或消息传递(如MPI),前者通过内存直接交互,后者通过发送/接收指令协调进程。
  4. 容错设计

    • 采用检查点(Checkpoint)机制或冗余计算,确保部分节点故障时整体任务仍可完成。

典型应用场景:高性能计算(如气候模拟)、分布式系统(如区块链共识算法)、实时数据处理(如流式计算框架Flink)。

需注意,并行控制需平衡性能与复杂度,不当设计可能导致死锁或资源饥饿。开发中常借助工具如Intel TBB或语言级支持(如Go的goroutine)简化实现。

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