面向块的相联处理机英文解释翻译、面向块的相联处理机的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 block-oriented associative processor

分词翻译：

面向的英语翻译：

look on

块的英语翻译：

lump; agglomeration; clump; dollop; loaf
【计】 B; block
【医】 block; lump; mass; massa

相联处理机的英语翻译：

【计】 associative processor

专业解析

面向块的相联处理机（Block-Oriented Associative Processor）是一种特殊设计的并行计算架构，其核心思想是将存储器划分为多个独立的“块”（Block），每个块内部集成了处理逻辑，并利用“相联”（Associative）机制实现基于内容的高效数据检索与并行处理。以下是其详细解释：

核心概念解析
- 面向块 (Block-Oriented)：
  指存储器并非作为一个连续的线性空间，而是被组织成多个物理上或逻辑上独立的存储块。每个存储块不仅包含数据存储单元，还内嵌了简单的处理单元（Processing Element, PE）或比较逻辑。这种结构便于对数据块进行并行操作。
- 相联 (Associative)：
  指该处理机采用“相联存储器”（Content-Addressable Memory, CAM）的工作原理。与传统存储器按地址访问不同，相联存储器允许根据存储内容的特定部分（如关键字、标签）进行并行搜索和匹配。所有存储单元（或块）同时将其内容与给定的搜索键比较，符合条件的单元会被立即标识出来。
- 处理机 (Processor)：
  指它具备计算能力。在相联匹配的基础上，内嵌的处理单元可以对匹配成功的块或其中的数据进行快速、并行的操作（如简单的算术运算、逻辑运算、数据移动等）。
工作原理与特点
这种处理机的工作流程通常是：
- 用户提供一个搜索键（Search Key）和可能的掩码（Mask，用于指定参与比较的位）。
- 所有存储块并行地将自身存储的特定字段（或整个内容）与搜索键进行比较（基于掩码）。
- 匹配成功的块会被激活（通常通过设置一个标志位）。
- 随后，可以并行地对所有激活块执行相同的操作指令（如读取数据、修改数据、进行简单计算等）。
- 其显著优势在于能极快地在大量数据中定位满足特定条件的数据块，并对其进行批量处理，特别适合数据密集型和搜索密集型任务。
主要应用场景
面向块的相联处理机因其高效的并行搜索和块处理能力，常用于以下领域：
- 数据库加速：快速执行数据库查询（如 WHERE 子句条件匹配）。
- 图像与信号处理：并行处理图像块（如模板匹配、特征提取）。
- 模式识别与人工智能：如神经网络计算、规则匹配系统。
- 科学计算：处理大型矩阵或网格数据中的特定子集。
- 网络路由与安全：高速包分类、入侵检测（匹配规则集）。

权威参考来源：

《计算机体系结构：量化研究方法》 (Hennessy and Patterson)：经典教材，深入探讨了包括相联处理在内的各种并行计算架构原理。
IEEE Xplore Digital Library：收录大量关于相联存储器、并行处理架构及其应用的学术论文，例如搜索关键词 “associative processing”, “content-addressable memory”, “parallel architectures”。
《计算机组织与设计：硬件/软件接口》 (Patterson and Hennessy)：对相联存储器的基本概念和工作原理有清晰阐述。
ACM Digital Library：提供计算机科学领域的前沿研究，包含相联处理技术的最新进展和应用案例。

这种架构在需要海量数据快速检索和并行批处理的场景中具有独特优势，是并行计算领域的一个重要分支。

网络扩展解释

“面向块的相联处理机”是英文术语 block-oriented associative processor 的直译，属于计算机体系结构领域的专业概念。根据搜索结果和相关背景知识，其含义可拆解如下：

核心概念解析

面向块（Block-oriented）
指该处理机的数据操作单位是固定大小的数据块（如存储器中的连续数据单元），而非单个字节或字。这种设计常用于提升批量数据处理效率，例如数据库管理、图像处理等场景。
相联处理机（Associative Processor）
采用相联存储器（Associative Memory）的处理器，其特点是通过内容寻址而非传统地址寻址访问数据。例如，可直接搜索“包含某特征值”的数据块，适用于并行匹配和快速检索任务。

技术特点

高效并行性：对数据块内的多个元素同时执行操作（如比较、计算），加速大规模数据处理。
内容驱动：通过数据内容直接定位目标，减少传统内存遍历的开销。
应用场景：早期多用于科学计算、模式识别等领域，现代类似技术可见于GPU并行计算或数据库索引优化。

补充说明

由于搜索结果中未提供更详细的实现细节，建议通过计算机体系结构教材或专业文献进一步了解其硬件设计指令集等具体内容。