多小型处理机系统英文解释翻译、多小型处理机系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multiminiprocessor system

分词翻译：

多小型处理机的英语翻译：

【计】 multiminiprocessor

系统的英语翻译：

system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system

专业解析

多小型处理机系统 (Duō Xiǎoxíng Chǔlǐjī Xìtǒng)

从汉英词典及计算机体系结构角度解释，“多小型处理机系统”对应的英文术语通常为Multiprocessor System 或更具体地指Multiprocessor System composed of small processors。它描述的是一种由多个相对小型、独立的处理单元（处理机）紧密耦合，协同工作以执行计算任务的计算机系统。

其核心含义与特点可概括为：

核心构成 (Composition)：
- 系统包含多个 (多 - Duō) 独立的中央处理单元 (处理机 - Chǔlǐjī)。
- 这些处理机通常是小型化 (小型 - Xiǎoxíng) 的，意指其设计可能相对精简、成本较低，或专用于特定功能（如早期的位片处理器或现代多核CPU中的核心）。
- 这些处理机通过共享内存 (Shared Memory) 或高速互连网络 (High-Speed Interconnect) 紧密连接，形成一个统一的系统 (系统 - Xìtǒng)。
工作方式 (Operation)：
- 多个处理机并行 (Parallel) 工作，共同处理单一或多个任务。
- 它们能够访问共享资源，最主要的是共享主存储器，使得数据在处理器间交换相对高效。
- 需要操作系统或专门机制来协调处理机间的任务分配、同步和通信，避免冲突。
目标与优势 (Goals & Advantages)：
- 提高性能 (Performance Increase)：通过并行处理，显著提升系统的整体运算速度和吞吐量，超越单个大型处理机的能力。
- 提高可靠性 (Improved Reliability)：在部分处理机出现故障时，系统仍能降级运行（容错能力），提高了系统的可用性。
- 模块化扩展 (Modular Expansion)：可以通过增加小型处理机来相对容易地扩展系统计算能力。
- 经济性 (Cost-Effectiveness)：使用多个小型、标准化的处理机有时比开发单一巨型处理机更具成本效益。
应用场景 (Applications)：
- 历史上常见于高性能计算、科学计算、大型服务器等领域。
- 现代最常见的体现是多核处理器 (Multicore Processor)：单个芯片上集成了多个小型处理核心（Core），构成一个片上多处理机系统，广泛应用于个人电脑、服务器和移动设备。
- 也存在于一些嵌入式系统和专用高性能计算架构中。

与相关概念的区分：

分布式系统 (Distributed System)：由多台独立的计算机（节点）通过网络松散连接而成，节点通常拥有私有内存，通信开销较大，地理上可能分散。多小型处理机系统则是紧密耦合的单一系统映像。
计算机集群 (Computer Cluster)：可以看作是用高速网络连接的多个独立计算机（节点）构成的分布式系统，常用于构建高性能计算平台。多小型处理机系统更强调内部处理单元的紧密集成。

权威参考来源：

计算机体系结构经典教材：如 Andrew S. Tanenbaum 的 Structured Computer Organization或 David A. Patterson 和 John L. Hennessy 的 Computer Organization and Design详细阐述了多处理机系统的原理、分类（如UMA, NUMA）和设计。
IEEE 或 ACM 出版物：相关领域的期刊和会议论文提供了最新的研究和应用实例，例如 IEEE Transactions on Computers 。
计算机百科全书：如 Encyclopedia of Computer Science提供了标准的术语定义和背景知识。

总而言之，“多小型处理机系统”指代一种利用多个相对小型、紧密耦合的处理单元并行协同工作，以追求高性能、高可靠性或经济性的计算机系统架构，是现代多核处理器技术的理论基础和前身之一。

网络扩展解释

多处理机系统（Multiprocessor System）是指由多个独立处理机（CPU）组成的计算机系统，这些处理机通过共享存储或网络通信协作完成任务。以下从定义、特点、分类及应用场景等方面进行详细解释：

1. 核心定义

多处理机系统包含两个及以上处理机，在统一操作系统控制下，通过共享内存或分布式网络实现并行计算。其目标是通过协同处理提升计算性能、可靠性和资源利用率。

2. 主要特点

资源共享：处理机共享主存、外设等资源，通过内存或网络通信协作。
并行性：支持任务级并行（如多线程程序）或数据级并行（如SIMD指令）。
灵活性：可根据需求扩展处理机数量，适应不同规模的运算需求。
高可靠性：部分处理机故障时，系统可通过重构继续运行（冗余设计）。

3. 常见分类

根据存储与通信方式，多处理机系统可分为以下两类：

共享存储型（UMA/NUMA）
- 所有处理机访问统一内存空间，通过总线或交叉开关连接。
- 典型场景：多核CPU（如现代服务器芯片）。
分布式存储型（消息传递型）
- 各处理机拥有独立内存，通过消息传递（如网络）通信。
- 典型场景：计算机集群或超算中心。

4. 应用场景

高性能计算：如天气模拟、基因分析等需大规模并行运算的任务。
服务器与数据中心：通过多处理机提高吞吐量，支持高并发请求。
嵌入式系统：多核芯片用于实时控制、自动驾驶等领域。

补充说明

用户提到的“多小型处理机系统”可能指小规模紧密耦合的多处理机，例如多核CPU或嵌入式系统中的并行处理单元。这类系统通常处理机数量较少（如2-8核），共享缓存和内存，适用于低延迟、高实时性场景。如需更具体的技术细节，建议参考计算机体系结构相关文献。