并行软件英文解释翻译、并行软件的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrent software

【计】 P

software
【计】 sortware; SW
【经】 software

在计算机科学领域，"并行软件"（Parallel Software）指专门设计用于在多个处理器或计算核心上同时执行任务的软件系统。其核心目标是通过任务分解与协同处理，显著提升计算效率和系统吞吐量。以下是基于技术原理的详细解释：

并行性实现
并行软件利用多线程、多进程或分布式计算架构，将大型任务拆分为可独立运行的子任务，通过共享内存（shared memory）或消息传递（message passing）机制实现协同。例如，OpenMP框架支持共享内存系统的并行化，而MPI（Message Passing Interface）则用于分布式内存系统。
硬件适配性
需针对多核CPU、GPU众核架构或计算集群进行优化。如CUDA编程模型允许开发者直接调用GPU的数千个计算核心，加速科学计算与深度学习任务。

高性能计算（HPC）：气候模拟、粒子物理仿真等需万亿次浮点运算的场景，依赖MPI等并行库实现超算资源调度（来源：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems）。
大数据处理：Apache Hadoop/Spark通过并行分布式框架，实现PB级数据的快速批处理与流处理（来源：ACM Computing Surveys）。
实时系统：航空电子设备或工业控制系统通过多任务并行处理保障实时响应（来源：NASA技术报告库）。

根据《计算机科学技术百科全书》（中国计算机学会主编），并行软件需满足：

行业演进：随着多核处理器普及，并行软件设计从专用科学计算延伸至通用开发领域。Intel TBB（Threading Building Blocks）等库的出现，降低了并行编程的门槛（来源：Intel开发者文档库）。

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并行软件指在并行计算环境中运行，能够利用多个处理单元同时执行任务以提升效率的软件系统。其核心特征是通过资源分布和任务协调实现高性能计算，具体可从以下角度理解：

技术定义
并行软件基于多计算机系统（如多核CPU或分布式集群）构建，通过将任务分解为多个子任务并分配到不同处理单元中同时执行。与单线程软件不同，其显著特征在于资源全面分布，包括处理器、存储器、数据库等物理和逻辑资源的分布式管理。
与并发的区别
- 并行（Parallelism）：多个任务在同一时刻分别由不同处理单元执行（如多核CPU同时处理不同线程）
- 并发（Concurrency）：通过时间片轮转在同一时间段内交替执行多个任务（如单核CPU快速切换线程）
  例如：并行软件可能同时在8个CPU核上处理图像渲染任务，而并发软件可能在单核上交替处理用户请求和后台计算。
实现层级
- 线程级并行：通过多线程编程实现任务拆分
- 指令级并行：处理器流水线技术实现指令加速
- 单指令多数据流（SIMD）：如GPU对大批量数据同时执行相同操作
应用场景
主要应用于高性能计算领域，包括气象模拟、基因测序、大规模数据分析等需要海量计算的场景。典型案例如分布式数据库系统、深度学习训练框架等。

通过并行软件开发环境（如MPI、OpenMP等工具），程序员可将复杂任务分解为可并行执行的模块，充分利用多核处理器或计算集群的资源，实现计算效率的数量级提升。