多处理机体系结构英文解释翻译、多处理机体系结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multiprocessor architecture

分词翻译：

多的英语翻译：

excessive; many; more; much; multi-
【计】 multi
【医】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

处理机体系结构的英语翻译：

【计】 processor architecture

专业解析

多处理机体系结构（Multiprocessor Architecture）指由多个独立的中央处理单元（CPU）通过互连网络连接，共享内存、I/O设备等系统资源，并能并行执行多个任务或线程的计算机硬件组织形式。其核心目标是通过并行处理提升系统整体性能、可靠性和吞吐量。以下是关键要点解析：

一、核心概念与组成

多处理单元
系统包含两个及以上物理处理器（CPU），每个处理器拥有独立的运算和控制单元，可独立执行指令流。区别于多核处理器（单芯片集成多核），多处理机通常指多个独立CPU芯片构成的系统。

共享资源机制
所有处理器通过高速总线或交叉开关（Crossbar）等互连结构访问共享的主存储器（Uniform Memory Access, UMA）或分布式内存（Non-Uniform Memory Access, NUMA）。例如，UMA架构中所有处理器访问内存延迟均等，而NUMA架构中访问本地内存更快。

并行协同控制
操作系统通过对称多处理（Symmetric Multiprocessing, SMP）或非对称处理（AMP）调度任务。SMP模式下所有处理器平等执行内核代码，适用于负载均衡场景；AMP则指定主处理器控制系统资源。

二、技术特征与优势

高性能并行计算：通过任务/数据并行化加速复杂计算（如科学模拟、大数据分析），理论峰值性能随处理器数量线性增长。
高可靠性与容错：处理器故障时可动态迁移任务至其他节点（如服务器集群），保障系统持续运行。
资源扩展灵活性：支持按需增加处理器或内存模块，提升系统吞吐量（如云计算数据中心）。

三、典型应用场景

高性能计算（HPC）：超级计算机（如基于NUMA的IBM POWER系统）用于气候建模、基因测序。
企业级服务器：数据库服务器（如Oracle RAC）利用SMP架构处理高并发事务。
实时嵌入式系统：航空电子设备通过AMP实现关键任务隔离与冗余备份。

权威参考来源：

Hennessy, J.L., & Patterson, D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach (6th ed.). Morgan Kaufmann.

Tanenbaum, A.S., & Austin, T. Structured Computer Organization (6th ed.). Pearson.

IEEE Standard for Heterogeneous Multi-processing Framework (IEEE 1838-2019).

网络扩展解释

多处理机体系结构是一种通过多个独立处理机协同工作的计算机系统设计模式，其核心目标是提升计算性能、增强系统容错能力，并支持复杂任务的并行处理。以下是关键要点解析：

1.基本定义

多处理机体系结构属于MIMD（多指令流多数据流）结构，由两台及以上独立处理机组成，每台处理机可执行不同指令流，共享I/O子系统或通过高速网络通信。系统在统一操作系统控制下，实现任务级或作业级并行。

2.核心特点

结构灵活性：相比SIMD（单指令多数据流）的并行处理机，多处理机支持多样化的算法和指令流，适应不同程序的并行需求。
通信机制：处理机间通过共享主存或高速通信网络交换数据，典型模型包括共享存储器（如UMA/NUMA）和消息传递（如MPP）。
并行粒度：以任务或程序段为并行单位，而非数据级并行，适合解决大规模复杂问题。
容错能力：部分系统设计支持硬件冗余和动态重构，单处理机故障不影响整体运行。

3.分类与实现

共享存储型：所有处理机通过统一总线访问共享内存，典型如SMP（对称多处理）。
分布式存储型：处理机拥有独立内存，通过消息传递网络（如InfiniBand）通信，适用于松散耦合任务。
混合型：结合共享与分布式存储优势，例如集群系统中的节点内共享、节点间分布式通信。

4.与并行处理机的区别

对比项	多处理机（MIMD）	并行处理机（SIMD）
指令流	多指令流，独立控制	单指令流，集中控制
数据流	多数据流，可异构	单数据流，同构操作
适用场景	通用计算、任务级并行	向量/矩阵运算、数据级并行
结构复杂度	高（需复杂互连网络和同步机制）	低（规则数据通道）

5.应用与发展

多处理机体系结构广泛应用于高性能计算（如天气模拟、基因分析）、云计算集群和容错系统。随着多核处理器和分布式计算技术的演进，其设计更倾向于异构计算（如CPU+GPU协同）和软件定义通信（如RDMA协议）。

如需进一步了解特定技术细节（如缓存一致性协议、任务调度算法），可参考来源。