并行性控制核心英文解释翻译、并行性控制核心的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrency control kernel

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

核心的英语翻译：

core; kernel; nucleus; nut; pith; quick
【电】 nucleus

专业解析

在计算机科学与电子工程领域，“并行性控制核心”（Parallelism Control Core）是一个关键概念，特指负责管理和协调系统中多个处理单元（如CPU核心、GPU流处理器、FPGA逻辑单元等）同时执行任务（即并行计算）的中央控制单元或逻辑模块。其核心职责是确保并行任务的高效、正确执行，避免冲突并优化资源利用率。

从汉英词典角度看：

并行性 (Bìngxíngxìng): 对应英文Parallelism。指系统同时处理多个任务或数据流的能力。
控制 (Kòngzhì): 对应英文Control。指施加影响或指令以管理、调节系统的行为或状态。
核心 (Héxīn): 对应英文Core。指系统中最关键、最中心的部分或处理单元。
并行性控制核心: 整合译为Parallelism Control Core (或 Parallel Control Core)，指专门负责管理和调度并行计算活动的核心控制逻辑或硬件单元。

详细解释：

核心功能与职责：
- 任务调度与分配：将大型计算任务分解成多个可并行执行的子任务，并根据当前系统负载和资源可用性（如空闲核心数、内存带宽），将这些子任务动态、高效地分配给不同的处理单元执行。目标是最大化资源利用率和缩短整体计算时间。
- 同步协调：确保并行执行的子任务在需要共享数据或状态时能够正确协同工作。这包括实现锁（Locks）、信号量（Semaphores）、屏障（Barriers）等同步机制，防止数据竞争（Data Race）、死锁（Deadlock）等并发问题。
- 资源管理：监控和管理处理单元、内存、缓存、互连总线等共享资源的使用，避免资源争用导致的性能瓶颈。
- 负载均衡：实时监测各处理单元的工作负载，动态调整任务分配策略，使所有处理单元尽可能保持忙碌状态，避免某些单元空闲而其他单元过载的情况，以实现最佳的整体性能。
- 错误处理与容错：在并行执行过程中检测和处理错误（如计算错误、节点失效），可能涉及任务重启、迁移或结果验证等容错机制，保障计算的可靠性和正确性。
应用场景：
- 多核/众核处理器：现代CPU和GPU内部都包含复杂的硬件逻辑（如调度器、缓存一致性协议控制器）作为其并行性控制核心，管理众多核心或流处理器的并行工作。
- 高性能计算集群：在由多个计算节点组成的集群中，作业调度系统（如Slurm, PBS）和运行时库（如MPI, OpenMP的实现）扮演着并行性控制核心的角色，管理跨节点的并行任务。
- 分布式系统：协调分布在网络中各节点上的服务或数据处理任务。
- FPGA/ASIC设计：在可编程逻辑器件或专用芯片中，专门设计的控制状态机或微控制器负责协调内部并行处理流水线或处理单元阵列的工作。
技术特点：
- 复杂性：高效管理并行性涉及复杂的算法和协议（如缓存一致性协议MESI, MOESI）。
- 低开销：控制逻辑本身需要高效，其执行开销应远小于并行执行带来的性能收益。
- 可扩展性：控制机制需要能够适应处理单元数量增加的情况。
- 硬件/软件协同：并行性控制可能部分由硬件（如CPU内的硬件调度器）实现，部分由操作系统内核或运行时库（软件）共同完成。

“并行性控制核心”是支撑现代计算系统（从芯片到超算）实现高性能并行计算的关键枢纽。它通过精密的调度、同步和资源管理，将“并行性”这一潜力转化为实际的计算加速能力，是计算机体系结构、操作系统和并行编程领域的核心研究对象。其设计优劣直接决定了并行系统的效率、性能和可靠性。

网络扩展解释

并行性控制核心是指在计算机系统中管理和协调并行操作的关键机制，其核心目标在于高效调度资源、确保任务同步并避免冲突。根据对并行性层次的分析，该概念在不同层级有具体表现：

一、并行性控制的核心层次

指令级控制
- 指令内部并行：通过流水线技术实现微操作重叠执行，控制核心需处理数据相关性和资源冲突（如Tomasulo算法）。
- 指令间并行：利用超标量处理器动态调度多指令，控制核心负责指令分发和乱序执行优化。
任务级控制
- 任务并行：将程序分解为独立子任务，控制核心通过线程池或任务调度器（如OpenMP的fork-join模型）分配计算资源。
- 数据依赖管理：采用同步原语（如锁、屏障）或无锁数据结构避免竞态条件，例如提到的独立性保障机制。
作业级控制
- 多道程序或分布式系统中，控制核心通过优先级调度和负载均衡算法（如Round-Robin、一致性哈希）协调多个作业并行执行。

二、关键控制技术

硬件支持：包括多核处理器的核间通信机制（如缓存一致性协议MESI）、GPU的SIMT架构等。
软件框架：如MPI的消息传递模型和MapReduce的分布式任务控制。
冲突解决：使用事务内存（Transactional Memory）或原子操作保证数据一致性。

三、典型应用场景

高性能计算：控制核心协调GPU集群执行矩阵并行运算；
数据库系统：通过两阶段锁协议实现并行事务控制；
实时系统：基于优先级继承协议避免死锁。

总结来看，并行性控制核心贯穿计算机系统的多层次结构，需结合硬件架构与软件策略，其有效性直接影响并行计算的加速比和系统吞吐量。具体实现需根据并行粒度（细粒度/粗粒度）选择适配的控制模型。