多卡数据英文解释翻译、多卡数据的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multicard data

分词翻译：

多的英语翻译：

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

卡的英语翻译：

block; calorie; checkpost; clip; get stuck; wedge
【化】 calorie
【医】 c.; cal.; calorie; calory; chi; small calorie

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

专业解析

多卡数据的汉英词典释义与详解

在计算机技术领域，“多卡数据”（Multi-GPU Data）指利用多个图形处理器（GPU）协同工作来处理或生成的数据。这种技术主要用于解决单卡无法满足的高性能计算需求，特别是在需要大规模并行计算的应用场景中。其核心在于通过并行处理架构，将庞大的计算任务分割并分配给多个GPU同时执行，显著提升数据处理速度和效率。

一、核心概念与技术原理

硬件基础：多卡系统通常由多个物理GPU组成，通过高速互连技术（如NVIDIA NVLink™或PCIe总线）连接，实现卡间数据高速交换。
数据处理模式：
- 数据并行（Data Parallelism）：将数据集分割成多个子集，每个GPU处理一个子集，适用于大规模数据集训练（如深度学习）。
- 模型并行（Model Parallelism）：将大型计算模型分割到不同GPU上执行，适用于模型参数过大无法放入单卡显存的情况。
软件支持：依赖并行计算框架（如CUDA、OpenCL）及深度学习库（如PyTorch、TensorFlow）的分布式训练功能，实现任务调度与数据同步。

二、典型应用场景

人工智能与深度学习：训练大型神经网络模型（如LLM、图像识别模型），多卡并行可大幅缩短训练周期。
科学计算与仿真：用于气候模拟、分子动力学、流体力学等需海量计算的科研领域。
高性能计算（HPC）：在超级计算机或集群中，多GPU协同处理复杂科学工程问题。
图形渲染与虚拟现实：实时渲染高分辨率3D场景或VR内容，提升帧率和画质。

三、关键优势与挑战

优势：显著提升计算吞吐量；加速模型训练与推理；突破单卡显存限制。
挑战：需解决卡间通信延迟；优化负载均衡；软硬件配置复杂度高；功耗与成本增加。

权威参考来源

NVIDIA Developer Blog: "Scaling Deep Learning Training with Multi-GPU"
IEEE Xplore: "Parallel Computing Strategies for Multi-GPU Systems"
ACM Digital Library: "Optimizing Data Distribution in Multi-GPU Environments"
PyTorch Documentation: "Distributed Data Parallel (DDP)"

网络扩展解释

“多卡数据”这一术语在不同领域有不同解释，具体可分为以下两类：

一、计算机领域中的多卡数据处理

指利用多个硬件处理单元（如多张显卡）并行处理的数据集合，常用于深度学习训练。例如在多卡训练中：

数据并行：将数据拆分到不同显卡上处理，需通过同步批量归一化（SyncBN）保证统计参数一致性。公式推导如下： $$ sigma = frac{1}{m}sum_{i=1}^m(xi-mu) = frac{1}{m}sum{i=1}^m[x_i+(mu-2x_i)mu] $$ 其中$mu$为全局均值，需在多卡间同步计算。
应用场景：当单卡批处理量较小时（如batchsize=2），同步BN可提升模型训练效果；若单卡批处理量足够大（如batchsize=256），则同步必要性降低。

二、通信领域中的多卡系统

指多张SIM卡或射频智能卡的协同数据处理机制，例如：

命令解析：通过多卡控制模块解析手机APDU命令头，区分标准SIM卡协议与自定义命令流程；
模式切换：根据命令类型切换主/从设备模式，实现SIM卡标准通信或射频智能卡的特殊数据处理。

术语翻译与扩展

英文对应为multicard data，其中“multi-”表示“多”，“card”指硬件处理单元（如显卡、SIM卡）。更多技术细节可参考原始来源：CSDN博客和多卡系统专利。