并行执行英文解释翻译、并行执行的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 collateral execution; concurrent execution

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

执行的英语翻译：

carry out; execute; enforce; follow out; perform; render; transact
【计】 E; EXEC; execute; executing; execution
【经】 carry out; execution; perform; put into effect

专业解析

在计算机科学领域，“并行执行”（Píngxíng Zhíxíng / Parallel Execution）指多个计算任务或指令流在同一时间段内同时发生和处理的过程。其核心在于利用多个处理单元（如多核CPU、多处理器、分布式系统中的节点）来同时处理不同的任务或同一任务的不同部分，从而显著提升系统整体处理能力和效率。

详细解释：

核心概念：
- “并行” (Píngxíng / Parallel)：指多个操作在时间上重叠、同时进行的状态。它强调物理上的同时处理能力。
- “执行” (Zhíxíng / Execution)：指计算机系统运行指令、处理任务的过程。
- 结合： “并行执行”即多个独立的计算任务或指令序列被分配到不同的处理单元上，在物理上真正同时运行。例如，在多核CPU上，不同的核心可以同时运行不同的程序线程。
与“并发执行”的区别：
- 并行执行强调物理上的同时性，需要硬件支持（多处理器/多核）。
- 并发执行 (Concurrent Execution) 则指多个任务在逻辑上看起来是同时推进的，但在单核CPU上是通过时间片轮转等调度机制快速切换实现的，任一时刻只有一个任务在物理上执行。并行是并发的一种特例（当有多个物理处理单元时）。
实现层面：
- 指令级并行 (ILP)： CPU在同一时钟周期内发射并执行多条指令（如超标量、超长指令字架构）。
- 线程级并行 (TLP)：单个程序内创建多个线程，由操作系统调度到多个核心上同时运行。
- 进程级并行：多个独立的程序（进程）在多处理器系统上同时运行。
- 数据并行：将大规模数据集分割成多个子集，分配到不同的处理单元上同时处理相同操作（常见于科学计算、图形处理）。
- 任务并行：将一个大任务分解成多个具有不同功能的子任务，分配到不同处理单元上同时执行。
目的与优势：
- 提高性能：缩短任务完成时间，提升系统吞吐量。
- 提高资源利用率：充分利用多核/多处理器硬件资源。
- 提高响应性：在交互式系统中，后台任务并行执行不影响前台响应。
- 解决大规模问题：处理单处理器无法胜任的海量数据或复杂计算。
挑战：
- 任务分解与分配：如何有效地将问题分解成可并行执行的子任务。
- 同步：协调并行任务之间的执行顺序和数据访问，避免冲突（如使用锁、信号量）。
- 通信开销：在分布式系统中，任务间通信可能成为瓶颈。
- 负载均衡：确保所有处理单元工作量均衡，避免空闲等待。
- 复杂性：编写、调试和维护并行程序通常比串行程序更复杂。

权威参考来源：

《计算机组成与设计：硬件/软件接口》 (Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface) - David A. Patterson, John L. Hennessy：这本经典教材详细阐述了指令级并行、多处理器系统等硬件层面对并行执行的支持。其官方网站通常提供相关信息：https://booksite.elsevier.com/9780123747501/
《现代操作系统》 (Modern Operating Systems) - Andrew S. Tanenbaum：深入讲解了操作系统如何管理进程、线程，实现并发和并行执行，包括调度、同步原语等关键机制。可参考Pearson官方网站：https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Tanenbaum-Modern-Operating-Systems-4th-Edition/PGM333733.html
OpenMP官方网站 (https://www.openmp.org/)： OpenMP是共享内存并行编程的行业标准API。其网站提供了关于并行编程概念、模型和实践的权威文档和教程。
MPI论坛 (https://www.mpi-forum.org/)： MPI (Message Passing Interface) 是分布式内存并行编程的标准。其论坛网站是了解基于消息传递的并行执行模型的核心资源。
IEEE Xplore Digital Library：作为电气电子工程师学会的学术数据库，包含大量关于并行计算架构、算法和应用的顶级会议和期刊论文，是研究前沿的权威来源：https://ieeexplore.ieee.org/ (需订阅访问具体内容)。

网络扩展解释

以下基于通用知识对“并行执行”进行解释：

并行执行（Parallel Execution）指在计算机系统或工作流程中，多个任务或操作同时进行的处理方式，与“串行执行”形成对比。其核心特征如下：

一、核心概念

真正的同时性
- 硬件层面：依赖多核CPU、GPU集群或分布式计算节点实现物理并行。
- 软件层面：通过多线程、多进程或协程机制分配任务。
与并发的区别
- 并行：多个任务同一时刻同时执行（需多核支持）
- 并发：多个任务交替快速执行，看似同时（单核即可实现）

二、典型应用场景

计算密集型任务
- 科学计算（如气象模拟）
- 图形渲染（GPU并行计算）
- 公式示例：阿姆达尔定律计算加速比 $$ S_{text{max}} = frac{1}{s + frac{1 - s}{N}} $$ 其中$s$为串行部分占比，$N$为处理器数量。
数据处理
- 数据库并行查询（如MapReduce）
- 实时流处理系统（如Apache Flink）
工程管理
- 软件开发中模块并行开发
- 制造业流水线并行作业

三、关键技术挑战

资源竞争：需通过锁、信号量等机制避免冲突
同步问题：任务间依赖需用屏障（Barrier）或消息队列协调
调试复杂度：竞态条件（Race Condition）等问题难以复现

四、发展趋势

异构并行：CPU+GPU+FPGA混合计算
量子并行：量子比特叠加态带来的新型并行性
边缘计算：分布式终端设备协同并行

若需具体领域的深入解析，建议提供更详细的上下文场景。