
【计】 distributed problem-solving
【化】 distribution
【医】 distribution; supply
ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type
dispel; divide; separate; solution; explain; relieve oneself; send under guard
unbind; uncoil; understand
【医】 ant-; anti-
inscribe; problem; subject; title; topic
分布式解题(Distributed Problem Solving)指通过分散的多个计算节点协同完成复杂任务的计算模式。其核心特征是将问题拆解为多个子任务,利用网络中的独立单元并行处理,最终整合结果实现全局目标。该概念源自分布式计算理论,常见于区块链技术、云计算及大规模数据分析领域。
从系统架构看,分布式解题依赖任务分配算法和节点通信协议。典型模型包括主从架构(Master-Worker)和对等网络(P2P),前者通过中央节点协调任务分配,后者依赖节点自主协商。例如Apache Hadoop的MapReduce框架即采用主从模式实现数据并行处理。
权威技术词典如《IEEE分布式系统术语表》指出,该方法具备三大优势:容错性(单点故障不影响系统)、可扩展性(按需增加节点)和资源优化(利用闲置计算能力)。实际应用中,欧洲核子研究中心(CERN)即通过分布式计算网格处理大型强子对撞机产生的海量数据。
分布式解题(即分布式计算)是一种通过将复杂问题分解为多个子任务,并利用多台计算机协同处理的计算模式。以下是其核心要点:
分布式解题的核心是将大规模计算任务拆分为多个小任务,分配给网络中的多台计算机(节点)并行处理,最终整合结果。例如,寻找超大素数或分析蛋白质结构等需要海量计算的问题,单台计算机难以完成,而分布式计算可通过整合全球志愿者的闲置计算资源高效解决。
对比维度 | 分布式计算 | 集中式计算 |
---|---|---|
硬件依赖 | 普通计算机集群 | 专用超级计算机 |
成本 | 低(利用闲置资源) | 极高(设备与维护) |
扩展性 | 灵活增减节点 | 固定规模,升级困难 |
典型场景 | 长期、分散型任务(如公益计算) | 短期密集计算(如核爆模拟) |
扩展意义:分布式计算不仅提升效率,还推动科研协作。例如,普通用户通过贡献电脑闲置算力,即可参与重大科学项目,形成“全民科研”模式。
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