多重处理并行性英文解释翻译、多重处理并行性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 parallelism of multiprocessing

分词翻译：

多重处理的英语翻译：

【计】 multiprocess

并行的英语翻译：

【计】 P

专业解析

多重处理并行性（Multiprocessing Parallelism）是计算机科学中描述多处理器系统协同执行任务的核心概念。该术语由"多重处理"和"并行性"两个关键要素构成：

1. 硬件架构基础：指计算机系统配置多个独立中央处理器（CPU），这些处理器通过共享内存或分布式内存架构实现物理连接。IEEE计算机协会术语库指出，这种架构允许不同处理器同时访问系统总线，实现真正的并发运算。
2. 任务分配机制：根据ACM数字图书馆的定义，操作系统通过对称多处理（SMP）技术将计算任务动态分配给可用处理器，同时保持缓存一致性和内存访问同步。
3. 资源协同模式：麻省理工学院《并行计算导论》强调，这种并行性需要硬件指令集、操作系统调度算法、应用程序设计三者的协同优化。处理器间通过消息传递接口（MPI）或共享内存模型实现数据交互。
4. 性能提升原理：美国国家超级计算应用中心(NCSA)的实验数据显示，理想状态下n个处理器可使计算速度提升接近n倍，但实际受制于Amdahl定律：

   $$ S(n) = frac{1}{(1-p) + frac{p}{n}} $$ 其中p代表可并行化代码比例。

该技术已广泛应用于天气预报建模（如ECMWF数值预测系统）、基因组测序（参考Broad研究所的DNA比对算法）等计算密集型领域。斯坦福大学计算机架构实验室2024年的基准测试表明，采用NUMA架构的128核系统可实现87%的线性加速比。

网络扩展解释

关于“多重处理并行性”的解释可以拆分为两个核心概念进行说明，并结合实际应用场景：

一、多重处理（Multiprocessing）

1. 定义与原理
   指在单个计算机系统中同时运行多个独立的进程。每个进程拥有独立的内存空间和资源，通过多核CPU或分布式计算环境实现真正的同时执行。

2. 特点与优势

   • 进程间隔离性强，一个进程崩溃不会影响其他进程。
   • 适用于多用户系统、并发请求处理等需要独立任务并行的场景。

二、并行性（Parallelism）

1. 核心概念
   指在同一时刻或时间间隔内处理多个任务的能力，既包括同一任务分解后的子任务并行（如数据分块计算），也包含不同任务的同步执行。

2. 实现条件

   • 依赖多核处理器或分布式硬件支持。
   • 需通过算法将任务合理拆解并分配到不同计算单元。

3. 典型应用
   科学计算、图像处理、大数据分析等计算密集型领域。

三、两者的关联与区别

• 关联性：多重处理是实现并行性的一种技术手段，通过多进程协作提升系统整体吞吐量。
• 区别：
  • 多重处理侧重独立进程的并发执行，而并行性更强调任务分解后的同时处理。
  • 并行性可存在于单进程内（如多线程），而多重处理必然涉及多进程。

公式示例（并行加速比）

$$ S_p = frac{T_1}{T_p} $$
其中$T_1$为单处理器执行时间，$T_p$为$p$个处理器并行执行时间。

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