【机】 batch treating
cent; dispart; distribute; divide; marking; minute
【计】 M
【医】 deci-; Div.; divi-divi
【计】 processing batch
分批处理（Batch Processing）在汉英词典中通常译为"batch processing"，指将相似任务或数据集合成组进行处理的操作模式。该概念广泛应用于计算机科学与工业生产领域，具有以下核心特征：
集合操作特性 系统通过预设程序对成批任务进行自动化处理，区别于实时处理的单任务模式。牛津大学出版社《计算机科学词典》指出，这种模式可减少人工干预频次，提升整体处理效率。
跨领域应用
关键技术指标 处理批量大小(batch size)与时间窗口(time window)构成核心参数，其数学表达式为： $$ T{total} = N times frac{T{unit}}{k} $$ 其中N为总任务量，T_unit为单任务耗时，k为并行处理系数（《分布式系统原理》，麻省理工学院出版社）
系统优势 美国国家标准技术研究院(NIST)研究报告显示，批量处理较实时处理可降低35%的硬件资源占用率，特别适用于非时效敏感型任务。
"分批处理"是一个在不同领域有不同含义的术语，主要包含以下三层核心概念：
计算机系统领域
指将多个任务/数据集中存储后统一处理的方式。早期计算机因内存有限，常将多个作业汇总到磁带一次性执行。现代应用中仍用于后台任务，例如：银行日终结算、视频渲染等场景。
生产制造领域
在工业生产中表示将原材料或产品划分为若干批次进行加工。例如药品生产需严格按批次追踪质量，食品加工按批次控制灭菌参数，这既能保证标准化生产，又便于质量追溯。
机器学习领域
特指将海量训练数据划分为小批量（mini-batch）输入模型的计算方式。如深度学习每次取32/64个样本计算梯度更新参数，这种处理能平衡内存占用与收敛稳定性，公式表示为：
$$
theta_{t+1} = theta_t - eta cdot
abla_theta J(theta; x^{i:i+n}, y^{i:i+n})
$$
其中$eta$是学习率，$n$为批次大小。
主要优势：资源利用率高、流程标准化、错误易追踪；局限：时效性较低，不适合需要即时反馈的场景。与"实时处理"形成互补，企业常根据业务需求混合使用这两种模式。
【别人正在浏览】