分布式处理机英文解释翻译、分布式处理机的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed processor

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

处理机的英语翻译：

【计】 processsor

专业解析

分布式处理机（Distributed Processor）是指由多台地理上分散或逻辑上独立的处理单元（处理器或计算机）通过通信网络连接，协同完成计算任务的系统。其核心在于将大型任务分解为子任务，分配到不同节点并行处理，最终整合结果。以下从汉英词典角度详细解释：

一、术语解析

中文“分布式处理机”
- 分布式：强调任务或资源的物理/逻辑分散性，区别于集中式单点处理。
- 处理机：指执行计算任务的硬件单元（如CPU、服务器节点），中文语境中常与“处理器”通用，但更侧重系统级功能。
英文“Distributed Processor”
- Distributed：源自拉丁语 distribuere（分配），指计算负载的分发与协同。
- Processor：广义指处理单元，狭义可指单个CPU（如Intel Xeon处理器）。
  英文全称示例： "A distributed processor system leverages multiple computing nodes to enhance performance and fault tolerance."

二、核心特征

并行处理能力
任务被分割至不同节点同步执行，显著提升计算效率（如科学计算、大数据分析）。

参考来源： 计算机体系结构标准教材《Computer Architecture: A Quantitative Approach》
高可靠性与容错性
单节点故障不影响整体系统，通过冗余设计保障服务连续性（如金融交易系统）。

参考来源： IEEE论文《Fault Tolerance in Distributed Systems》
可扩展性（Scalability）
可通过增加节点灵活扩展算力，适应业务增长（如云计算平台AWS EC2）。

三、典型应用场景

云计算平台：如阿里云飞天系统，将用户请求分发至全球数据中心处理。
区块链网络：比特币矿工节点协同验证交易，形成分布式账本。
边缘计算：物联网设备就近处理数据，减少云端传输延迟（参考：边缘计算白皮书）。

四、与相关术语对比

术语	区别点
集中式处理器	单点控制，易成性能瓶颈
并行处理机	多处理器紧耦合（如共享内存），分布式则为松耦合
集群系统（Cluster）	侧重同构节点集中管理，分布式可含异构节点

五、权威定义参考

IEEE标准定义：
"Distributed processing refers to the capability of a system to distribute tasks across multiple processors, which may be geographically dispersed."

（来源：IEEE Computer Society Glossary）
学术定义：
“分布式处理机系统通过消息传递实现协作，节点自治且无全局时钟。”

（来源：《Distributed Systems: Principles and Paradigms》, Andrew S. Tanenbaum）

分布式处理机是现代计算范式的基石，通过资源解耦与任务协同，支撑了从搜索引擎到人工智能的大规模应用。其设计哲学体现了“分而治之”的工程智慧，持续推动算力革命。

网络扩展解释

分布式处理机（或分布式处理系统）是指通过通信网络将多台计算机连接起来，协同完成大规模信息处理任务的计算机系统。以下是其核心要点：

一、基本定义与特点

核心架构：由不同地点、功能或数据结构的计算机组成，通过网络连接形成统一管理系统。
任务分配：各计算机承担同一任务的不同子任务，通过分布式操作系统协调运行。
耦合方式：属于松散耦合系统，依赖局域网或广域网连接，与并行处理的紧密耦合（如共享内存）形成对比。

二、与并行处理的区别

对比维度	分布式处理	并行处理
物理位置	多台计算机分布在不同地点	同一机柜或同一物理空间内
耦合程度	松散耦合（网络连接）	紧密耦合（共享内存/总线）
典型应用	云计算、分布式数据库	超级计算机、GPU并行计算
扩展性	易于横向扩展	受硬件限制较大

（依据）

三、系统组成要素

硬件：多台独立计算机节点。
控制系统：包括分布式操作系统（如Hadoop YARN）、数据库（如Cassandra）及通信协议（如TCP/IP）。
应用场景：互联网服务（如腾讯云）、大规模数据分析、区块链网络等。

四、典型技术实现

分布式框架：Hadoop、Spark（基于任务分片和MapReduce模型）。
通信技术：CORBA、gRPC等支持跨节点通信。
容错机制：通过冗余节点和数据副本保障系统可靠性。

五、发展趋势

随着边缘计算和5G技术的普及，分布式处理机正从传统数据中心向物联网终端延伸，例如智能城市中的分布式传感器网络。

如需更完整的分类模型（如共享内存、消息传递、广域分布式系统），可参考中的多处理机系统分析。