分布式计算英文解释翻译、分布式计算的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed computation

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

计算的英语翻译：

calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【计】 calc; calculating; computing; tallying
【经】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning

专业解析

分布式计算（Distributed Computing）是一种通过计算机网络将计算任务分配到多个独立节点上协同完成的技术模式。其核心在于利用分散的资源实现高效并行处理，常用于处理大规模数据或复杂问题（Wikipedia, 2023）。以下是其关键要素的汉英对照解释：

定义与特征（Definition & Characteristics）
分布式计算系统由多个物理或虚拟节点（Nodes）组成，这些节点通过消息传递（Message Passing）或远程过程调用（RPC）实现通信。其典型特征包括可扩展性（Scalability）、容错性（Fault Tolerance）和透明性（Transparency）（IEEE, 2023）。
核心技术（Core Technologies）
- 任务分片（Task Partitioning）：将大型任务拆解为子任务并分配到不同节点，例如MapReduce框架（IBM, 2021）。
- 一致性协议（Consensus Protocols）：如Paxos或Raft算法，用于确保节点间状态同步。
- 负载均衡（Load Balancing）：优化资源分配以提升效率，常见于云计算平台如AWS Lambda（NIST, 2020）。
应用场景（Applications）
分布式计算广泛应用于以下领域：
- 科学模拟：如气候建模（Climate Modeling）通过BOINC平台整合全球计算资源。
- 区块链：比特币网络利用分布式账本技术实现去中心化交易验证。
- 边缘计算：在物联网（IoT）中减少数据传输延迟。
权威参考（References）
- 维基百科对分布式计算的标准化定义与历史演变分析（链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_computing）。
- IBM技术白皮书《分布式系统设计原则》中关于容错机制的论述（链接：https://www.ibm.com/cloud/architecture/architectures/distributed-computing）。
- NIST特别出版物SP 500-322提出的分布式计算性能评估框架（链接：https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.500-322.pdf）。

网络扩展解释

分布式计算是一种通过将复杂任务分解为多个子任务，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：

一、定义与核心原理

分布式计算将大型计算任务拆分为多个子任务，分配给网络中的多台计算机（节点）并行处理，最终合并结果。节点之间通过网络通信协作，形成统一的计算系统。例如，在AI模型训练中，海量数据被分割后由多台服务器并行处理，显著缩短计算时间。

二、主要特点

高性能与高效率：通过并行处理加速计算，适用于大规模数据场景（如基因组分析）。
可扩展性：可动态增减计算节点，灵活应对业务需求变化。
高容错性：单节点故障不会影响整体任务，系统自动重分配子任务。
资源优化：利用闲置计算资源（如志愿计算），降低成本。

三、典型应用场景

人工智能：分布式训练大模型（如DeepSeek）
大数据分析：使用Dask库处理TB级CSV文件
科学计算：气候模拟、粒子物理研究
云计算服务：AWS Lambda等无服务器架构

四、实现工具示例

Dask：Python生态的并行计算库，兼容Pandas/NumPy接口
Ray：通用分布式计算框架，支持机器学习工作流

五、数学表达示例

假设总任务$T$分解为$n$个子任务，分布式计算总耗时可表示为： $$ T{total} = max{1 le i le n}(ti) + t{merge} $$ 其中$ti$为子任务处理时间，$t{merge}$为结果合并时间，体现并行加速优势。

可通过权威技术文档（如AWS白皮书）或开源框架文档（Dask官方指南）获取更多实现细节。