
【计】 multiprocessing efficiency
在计算机科学领域,"多重处理效率"(Multiprocessing Efficiency)指在多处理器系统中并行执行任务时,系统资源利用的有效性与性能提升程度。其核心在于衡量并行计算相较于串行计算的加速比与资源消耗的优化水平。以下是汉英对照的术语解析及技术说明:
多重处理(Multiprocessing)
指利用多个处理器(CPU核心)同时执行多个进程或线程的技术。其目标是通过并行计算提升系统吞吐量,例如在多核CPU上运行分布式计算任务。
英文释义:A computing technique where multiple processors execute concurrent processes/threads to enhance system throughput.
效率(Efficiency)
在并行计算中定义为实际加速比(Speedup)与理论最大加速比 的比值,计算公式为:
$$ E = frac{S}{N} $$
其中 ( S ) 是加速比(串行耗时/并行耗时),( N ) 为处理器数量。理想效率趋近于1(100%),但受限于通信开销与负载不均衡。
并行化开销(Parallel Overhead)
包括进程间通信(IPC)、同步锁竞争、数据分载延迟等。例如,分布式内存系统中,消息传递接口(MPI)的通信延迟会显著降低效率 。
负载均衡(Load Balancing)
任务分配不均导致部分处理器闲置。动态调度算法(如Work-stealing)可优化此问题,但需额外计算资源 。
阿姆达尔定律(Amdahl's Law)
揭示并行效率上限的理论模型:
$$ S_{text{max}} = frac{1}{(1 - P) + frac{P}{N}} $$
( P ) 为可并行代码比例,( N ) 为处理器数。当 ( P = 70% ) 且 ( N = 10 ) 时,理论加速比上限为 3.33 倍 。
注:部分链接为示例性格式,实际引用需替换为有效来源。公式与术语定义综合计算机体系结构标准文献及行业白皮书。
“多重处理效率”是计算机或通信系统中的技术术语,指在并行处理多个任务时,系统对资源的利用效果和任务完成速度的衡量指标。以下是详细解释:
多重处理(Multiprocessing)
指通过时间分割或并行计算技术,让单个或多个处理机同时执行多个任务(如所述)。其核心原理是处理机的工作速度远高于任务的实际需求,因此可在微观上轮流处理任务,宏观上达到“同时处理”的效果。
效率(Efficiency)
在技术领域指单位时间内完成的工作量,或有效输出与总输入的比值(如的定义)。例如,通信系统中效率高表示用更少资源完成更多任务。
整体含义
“多重处理效率”即衡量并行处理系统性能的指标,包含两方面:
应用场景
主要出现在通信系统(如电话交换)、计算机多核处理器等需要高并发处理的领域(参考)。例如,电话交换系统需同时处理数千个通话请求,高效的多重处理可减少延迟。
英文对应
该术语的英语翻译为"multiprocessing efficiency"(如所示)。
这一概念强调系统在并行处理中的综合性能,既关注任务完成速度,也关注资源消耗的优化平衡。
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