处理机阵列英文解释翻译、处理机阵列的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 processor array

分词翻译：

处理机的英语翻译：

【计】 processsor

阵的英语翻译：

a period of time; battle array; blast; front
【机】 array

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

专业解析

处理机阵列（Processor Array）是计算机体系结构中的一种并行处理组织形式，指将多个处理单元（Processing Element, PE）按照特定拓扑结构（如网状、环形、超立方体等）互连起来，形成一个可以协同处理同一任务的处理器集合体。其核心特征在于并行性与规整性。

术语构成与基本含义：
- “处理机” (Processor)：指具备独立执行指令、进行算术逻辑运算能力的计算单元。在阵列中，每个处理单元通常相对简单，可能包含ALU、寄存器及本地存储器。
- “阵列” (Array)：指多个处理单元按照空间上规整的、可扩展的几何结构排列和互连。这种结构便于实现数据在单元间的并行传输和同步操作。
- 整体含义：一个由大量（通常是同构的）处理单元通过高速互连网络组织成的计算系统，旨在通过并行处理解决计算密集型问题。
核心特征与工作原理：
- 并行计算：阵列中的多个处理单元同时执行相同或不同的指令流（SIMD或MIMD模式），对数据集的不同部分进行操作，显著提升计算速度。其并行性主要体现在数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism）上。
- 规整互连：处理单元间的连接遵循特定拓扑规则（如2D网格、3D网格、树状等），通信路径明确且可预测。这种结构简化了路由设计，降低了通信延迟，特别适合规则计算问题（如图像处理、矩阵运算、流体动力学模拟）。
- 同步控制：通常需要一个中央控制器（或主处理器）来分发指令、协调各处理单元的工作步调，确保计算过程同步进行。在SIMD架构中尤为明显。
- 可扩展性：理论上可以通过增加处理单元的数量来线性提升系统的整体计算能力，以满足更大规模问题的需求。
典型应用场景：
- 科学计算：大规模矩阵运算（如求解线性方程组）、偏微分方程数值解、分子动力学模拟等。
- 信号与图像处理：实时图像滤波、变换（FFT）、模式识别、视频编解码等需要高度并行处理的领域。
- 特定领域加速：神经网络计算（尤其是早期并行神经网络模型）、图形渲染、密码学运算等。

英文对应术语：Processor Array。该术语精准地描述了由多个处理器（Processors）构成的、具有阵列式（Array）拓扑结构的并行计算机系统。在学术文献和技术文档中，“Processor Array” 是标准且广泛接受的英文表述。

权威参考来源：

IEEE Xplore Digital Library: 提供大量关于并行计算架构（包括处理机阵列）的学术论文和标准文档。例如，关于SIMD架构和阵列处理器的经典研究。 IEEE Xplore (搜索关键词：Processor Array, SIMD, Parallel Architecture)
Wikipedia - Parallel Computing: 维基百科的“并行计算”条目及其相关子条目（如SIMD, MIMD, Array Processor）提供了对处理机阵列概念、历史发展和分类的概述。 Wikipedia: Parallel Computing
《Computer Organization and Design》 (Patterson & Hennessy): 计算机体系结构领域的经典教材，其中对各类并行处理技术，包括阵列处理器（Array Processors）有系统性的讲解。 Publisher's Link (需通过图书馆或购买访问具体章节)

网络扩展解释

处理机阵列（Processor Array）是一种基于并行计算架构的计算机系统，其核心思想是通过大量相同处理单元（PE）的规则排列与协同工作，实现对大规模数据的高效并行处理。以下是详细解释：

1. 基本定义与原理

架构特点：由多个相同的处理单元（PE）按特定拓扑结构（如网格、环形）互连成阵列，所有PE在单一控制部件（CU）的统一指令下同步操作，属于SIMD（单指令流多数据流）计算机。
并行模式：每个PE对分配的不同数据执行相同的指令，适用于规则化、高并行的计算任务（如矩阵运算、图像处理）。

2. 核心组成

处理机阵列通常包含以下组件：

处理单元（PE）：大量重复的运算单元，负责数据计算。
控制部件（CU）：统一分发指令，协调所有PE的操作。
互连网络（ICN）：连接PE的通信结构，常见形式包括立方体网络、混洗交换网络等。
存储器模块：分为分布式或集中式存储，用于数据存取。
输入输出处理机（IOP）：负责与外部设备的数据交互。

3. 典型应用场景

科学计算：如矩阵乘法、线性方程组求解等向量密集型任务。
信号处理：雷达、声呐等阵列信号分析。
图像处理：像素级并行操作（如滤波、边缘检测）。

4. 优势与局限性

优势：
- 高吞吐量：通过并行处理实现每秒数亿至数十亿次运算。
- 结构规整：适合超大规模集成电路实现，扩展性强。
局限性：
- 专用性强：对不规则算法适应性差。
- 编程复杂：需针对并行架构优化算法。

5. 示例：脉动阵列

一种特殊处理机阵列，数据像“血液”一样在PE间按固定节奏流动，适合流水线化计算（如矩阵相乘）。其结构简单、模块化，适合硬件实现。

如需更完整的架构图或技术细节，可参考权威来源如博客园或知网百科。