脉动阵列英文解释翻译、脉动阵列的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 systolic array

分词翻译：

脉动的英语翻译：

【化】 fluctuation; impulse; loping; pulsation; surg(ing)

阵的英语翻译：

a period of time; battle array; blast; front
【机】 array

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

专业解析

脉动阵列 (Systolic Array) 是一种特殊的并行计算硬件架构，其设计灵感来源于生物体内血液的脉动式流动。在计算机科学和工程领域，特别是在高性能计算和专用集成电路（ASIC）设计中，它指的是一种由大量相同的、简单的处理单元（Processing Element, PE）规则排列组成的网络结构。这些处理单元通过局部、规则的互连方式进行通信，数据像脉搏一样在单元间同步、节奏性地流动和计算。

核心概念与工作机制：

规则互联与数据流驱动：处理单元通常排列成一维线性链、二维网格或更高维度的规则结构。数据从阵列的边界（如顶部或左侧）输入，并在时钟信号的控制下，同步地“脉动”通过相邻的单元。每个单元在数据流过时执行固定的、相对简单的操作（如乘加运算）。
高并行性与流水线：这种架构天然地实现了空间并行（多个PE同时工作）和时间并行（数据流形成流水线）。当一组数据正在被某个PE处理时，其前一组数据正被下一个PE处理，后一组数据正被上一个PE处理，计算与通信高度重叠，极大提高了计算吞吐量和硬件利用率。
局部通信与低通信开销： PE只与直接相邻的邻居通信，避免了长距离、全局性的数据交换，显著降低了通信延迟和功耗。计算所需的数据通常随着数据流一起传递，或者通过广播/扇入方式有限地输入。

主要特点与优势：

高计算密度与能效：规则的结构和简单的PE设计使得脉动阵列非常适合用VLSI技术实现，能在小面积上集成大量计算单元，实现极高的计算密度和能效比，尤其适合计算密集型任务。
算法与硬件的匹配：脉动阵列通常针对特定的计算模式（如矩阵乘法、卷积、滤波、信号处理中的相关运算）进行优化设计。算法的计算步骤被映射到阵列的空间维度和数据流的时间维度上，实现硬件对算法的“固化”。
可扩展性：理论上，可以通过增加PE的数量来线性地提升计算能力（对于一维结构）或平方级提升（对于二维结构），以满足更高性能需求。

典型应用领域：

数字信号处理：如FIR/IIR滤波器、快速傅里叶变换（FFT）。
线性代数运算：矩阵乘法、矩阵分解（如LU、QR）、求解线性方程组是脉动阵列的经典应用场景。
模式匹配与字符串处理：如动态规划算法（序列比对）。
深度学习加速：现代AI加速器，特别是谷歌的张量处理单元（TPU），其核心计算部分采用了脉动阵列架构来高效执行大规模的矩阵乘法和卷积运算，这是深度学习模型的核心计算。

汉英词典视角释义：

脉动 (Màidòng)： Pulsation; Systole (原指心脏收缩或周期性搏动)。在术语中比喻数据在阵列中像脉搏一样有节奏地、同步地流动。
阵列 (Zhènliè)： Array; Matrix。指由多个相同或相似单元按一定规则排列形成的集合。
脉动阵列 (Màidòng Zhènliè)： Systolic Array。一种由规则排列的简单处理单元构成的并行计算结构，数据在其中同步、脉动式流动和计算，以实现高效能、高吞吐量的特定运算。

权威参考来源：

Wikipedia - Systolic Array: 提供了脉动阵列的基本概念、历史背景、工作原理、示例和应用的概述。 (https://en.wikipedia.org/wiki/Systolic_array)
Google AI Blog - TPU: 详细介绍了谷歌TPU的设计，其中核心计算单元采用了脉动阵列架构来加速神经网络计算，是脉动阵列在现代AI芯片中成功应用的典范。 (https://ai.googleblog.com/2016/05/announcing-tensor-processing-unit-tpu.html)
IEEE Xplore / ACM Digital Library (学术论文)：大量关于脉动阵列设计理论、优化方法、VLSI实现以及在特定领域（如DSP, HPC, AI）应用的经典和前沿研究论文。例如，H. T. Kung和Charles E. Leiserson于1978年发表的论文是奠基性工作。 (可通过学术数据库如 IEEE Xplore 或 ACM DL 搜索 “systolic array” 获取具体文献，例如 DOI: 10.1145/359024.359025)。

网络扩展解释

脉动阵列（Systolic Array）是一种高效并行计算架构，其核心思想是通过规则的数据流动和紧密耦合的处理单元（PE）网络来提升运算效率。以下从定义、结构特点、优势和应用场景进行解释：

1.定义与名称来源

脉动阵列的名称源自“Systolic”（心血管的脉动）的类比。数据在阵列中像血液般有规律地流动，每个处理单元（PE）与相邻节点交互，形成周期性、规则化的数据流。这一概念最早由孔祥重教授提出，后被Google TPU等芯片采用。

2.结构特点

处理单元（PE）重复性：阵列由多个同构的PE组成，通常采用二维网格（Mesh）结构，每个PE功能简单（如乘累加操作），通过并行提升效率。
数据流动方式：数据以流水线形式依次流经相邻PE，避免频繁访存。例如，在矩阵乘法中，输入数据从阵列边缘流入，中间结果在PE间传递并逐步累积。
紧密耦合性：PE之间仅与邻近节点通信，布线规整，有利于提高芯片频率和降低功耗。

3.优势

减少访存瓶颈：传统架构中数据需频繁读写存储器，而脉动阵列通过数据流动减少访存需求，尤其适合计算密集型任务（如矩阵乘法、卷积）。
高并行度与能效：大量PE并行处理，且结构简单可控，适合硬件实现高吞吐量运算。
规则化设计：数据流和硬件布局高度规律，降低设计复杂度，提升芯片面积利用率。

4.应用场景

AI加速芯片：如Google TPU利用脉动阵列加速神经网络中的矩阵运算。
信号处理与科学计算：适用于需要高吞吐量的线性代数运算（如FFT、滤波）。

脉动阵列通过“数据流动代替存储访问”和“规则化并行计算”，解决了传统计算架构的瓶颈，成为现代AI芯片和高效能计算的核心技术之一。更多细节可参考相关技术文档或论文（来源：）。