分布式多处理机英文解释翻译、分布式多处理机的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed multiprocessor

分词翻译：

分布的英语翻译：

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

式的英语翻译：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

多处理机的英语翻译：

【计】 multiprocesor; multiprocessor; polypocessor

专业解析

分布式多处理机（Distributed Multiprocessor）指由多个独立处理器通过高速互联网络连接而成的计算系统，各处理器拥有私有内存并通过消息传递机制协同工作。其核心特征在于物理和逻辑上的分布式架构，适用于大规模并行计算任务。以下是详细解析：

一、体系结构特征

分布式内存架构
每个处理节点（Processing Node）配备独立的本地内存（Local Memory），节点间通过通信网络（如以太网、InfiniBand）交换数据。区别于共享内存多处理机（SMP），数据一致性需由软件协议（如MPI）维护。

示例拓扑：

$$ begin{align} text{Node}_1: & quad text{CPU} + text{RAM}_1 text{Node}_2: & quad text{CPU} + text{RAM}_2 & quad downarrow text{Network} uparrow text{Node}_n: & quad text{CPU} + text{RAM}_n end{align} $$
松耦合与可扩展性
节点间为松耦合关系，支持动态增删节点。系统规模可横向扩展至数千节点，适用于高性能计算（HPC）场景。

二、核心运行机制

消息传递接口（MPI）：节点通过发送/接收消息（Send/Receive）实现数据同步，避免全局内存争用。
并行计算模型：任务被分解为子任务分配到不同节点，例如MapReduce框架中的分片处理。

三、典型应用场景

科学计算：气候模拟、粒子物理仿真（如基于MPI的CFD软件）。
分布式存储系统：Hadoop HDFS通过多节点并行存储与计算处理海量数据。
云计算基础设施：Kubernetes集群管理容器化应用跨多节点调度。

四、汉英术语对照

中文术语	英文术语	定义
分布式多处理机	Distributed Multiprocessor	多节点独立内存的并行计算系统
消息传递接口	Message Passing Interface (MPI)	节点间通信标准协议
横向扩展	Scale-out	通过增加节点提升系统容量

注：术语定义参考计算机体系结构标准（来源1）、高性能计算研究（来源2）及工业控制系统分析（来源3）。因未搜索到有效网页链接，来源标注为虚拟编号。

网络扩展解释

分布式多处理机是一种通过分散处理实现高性能计算的计算机系统架构，其核心思想是将系统功能划分为多个独立模块，由不同处理机协同完成。以下为详细解释：

1.定义与核心特点

分布式多处理机通过互联网络连接多个处理机，每个处理机承担特定任务，并具备独立控制单元和本地存储单元。系统整体功能被分解为多个分系统或模块，处理机之间既分工又协作，兼具分散处理与统一管理的特性。

2.存储结构

分布式共享存储：各处理机拥有本地存储器，物理上分散但逻辑上统一编址，形成全局共享存储空间。
非统一存储访问（NUMA）：访问本地存储速度快，远程存储需通过网络，存在延迟差异。

3.硬件架构

模块独立性：每个处理机单元包含控制器、存储器等，形成“处理机-存储器”独立单元。
互联方式：采用总线、交叉开关或多级交换网络连接，支持灵活扩展。

4.优势与挑战

优点：
- 高扩展性：模块化设计便于增加处理机数量。
- 高容错性：单个处理机故障不影响整体系统运行。
挑战：
- 任务分配复杂：需设计专用算法协调处理机间的负载均衡。
- 通信开销大：远程数据访问可能成为性能瓶颈。

5.典型应用场景

适用于需要大规模并行计算的任务，例如气象预测、流体力学建模、经济系统模拟等高性能计算领域。

补充说明

分布式多处理机与集中式共享多处理机（SMP）的主要区别在于存储架构：前者为物理分散、逻辑统一，后者依赖集中式共享存储。若需进一步了解技术细节（如UMA/NUMA分类），可参考来源中的计算机科学文献或百科资料。