共享主存储器英文解释翻译、共享主存储器的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 shared main storage

分词翻译：

共享的英语翻译：

enjoy together; pool; share
【计】 share; sharing
【经】 pool

主存储器的英语翻译：

【计】 main internal memory; main memory; main storage; main storage unit
main store; MS; primary store
【经】 main storage

专业解析

共享主存储器（Shared Main Memory）是计算机体系结构中的核心概念，指多个处理器（CPU核心）或处理单元能够直接访问和操作的同一块物理主内存区域。在汉英词典视角下，其核心含义可拆解为：

共享（Shared）：
指资源（此处为主存储器）被多个独立实体（如多核CPU中的核心、多处理器系统中的不同CPU）共同使用。这些实体能够并发或交替地读取和写入该内存区域。英文对应术语为 Shared，强调资源的非独占性和可访问性。
主存储器（Main Memory）：
指计算机系统中用于存放当前正在运行的程序和所需数据的、CPU可直接寻址访问的存储器。它是介于高速缓存（Cache）和外部存储（如硬盘）之间的关键存储层次。英文对应术语为 Main Memory 或 Primary Memory，区别于辅助存储器（Secondary Storage）。

综合定义：

共享主存储器系统是一种架构设计，其中多个处理器核心或处理器芯片通过互连网络（如总线、交叉开关）连接到同一个物理主内存模块（RAM）上。所有处理器都能以大致相同的访问延迟（Uniform Memory Access, UMA）或不同的访问延迟（Non-Uniform Memory Access, NUMA）读写这块公共内存空间。这使得处理器间可以通过直接读写共享内存中的特定位置（变量、数据结构）来实现高效的数据交换和通信，无需复杂的数据复制或消息传递机制（尽管仍需同步机制如锁、信号量来避免冲突）。

关键特征与作用：

数据共享基础：是多处理器系统（SMP - Symmetric Multiprocessing）和现代多核处理器实现进程间通信（IPC）和线程间通信的基础设施。程序的不同部分（线程/进程）可通过读写共享内存中的公共变量来交换信息。
简化编程模型：为并行编程提供了相对直观的模型（共享内存模型），程序员只需关注对共享数据结构的同步控制，而无需显式管理数据在处理器间的移动。
系统性能核心：主存储器的带宽和访问延迟是影响多处理器系统整体性能的关键因素。高效的互连结构和缓存一致性协议（如MESI）对维持共享内存系统的性能至关重要。
物理实现：在现代系统中，共享主存储器通常由安装在主板上的DRAM模块（如DIMM）实现，并通过内存控制器与处理器连接。在多核CPU中，核心通过片内总线或片上网络共享访问片外的统一内存控制器和主存。

权威参考来源：

《计算机体系结构：量化研究方法》（Computer Architecture: A Quantitative Approach）, Hennessy & Patterson. (经典教材，深入阐述共享内存多处理器架构) [参考链接示例：出版社官网或权威图书馆链接，此处以来源描述代替]
《现代操作系统》（Modern Operating Systems）, Andrew S. Tanenbaum. (详解进程、线程间通信机制，包括共享内存) [参考链接示例：出版社官网或权威图书馆链接]
IEEE Xplore Digital Library. (收录大量关于多核处理器架构、缓存一致性协议、互连技术的学术论文和标准文档) [参考链接：https://ieeexplore.ieee.org/]

网络扩展解释

共享主存储器（Shared Main Memory）是计算机系统架构中的一种设计模式，指多个处理器或计算核心通过同一物理内存空间进行数据交互和通信。其核心思想是让所有处理器可以直接访问同一块主存区域，从而实现高效的数据共享和协作。以下是详细解析：

1.基本定义与原理

定义：多个处理器（如多核CPU、多CPU服务器）共用同一块主存储器（RAM），所有处理器对内存的读写操作均作用于同一物理地址空间。
工作原理：处理器通过总线或互联网络连接到共享内存，访问时需遵循缓存一致性协议（如MESI协议），确保各处理器的缓存数据与主存同步。

2.典型架构类型

对称多处理（SMP, Symmetric Multiprocessing）
所有处理器平等访问内存，延迟一致，常见于多核CPU（如Intel/AMD消费级处理器）。
非均匀内存访问（NUMA, Non-Uniform Memory Access）
内存分为多个区域，处理器访问本地内存更快，远程内存稍慢，适用于大型服务器（如AMD EPYC系列）。

3.关键技术挑战

缓存一致性：多处理器缓存可能导致数据不一致，需通过协议（如MESI）维护一致性。
内存争用：多个处理器同时访问同一内存地址时，需通过锁、信号量等机制避免冲突。
扩展性限制：内存带宽可能成为性能瓶颈，大规模系统通常转向分布式内存架构。

4.应用场景

多核处理器：如手机SoC、PC CPU，核心间共享内存加速并行计算。
高性能计算（HPC）：科学计算、机器学习训练中，节点内多GPU共享内存提升数据交换效率。
数据库服务器：事务处理需快速共享数据，减少I/O延迟。

5.优缺点对比

优点：
- 数据共享高效，无需复杂通信协议；
- 编程模型简单（如多线程可直接操作共享变量）。
缺点：
- 扩展性受限，难以支持超大规模系统；
- 缓存一致性和锁竞争可能降低性能。

示例说明

假设一个8核CPU运行视频渲染任务，所有核心可直接读取同一内存中的帧数据，并并行处理不同片段，最终将结果写回共享内存，无需额外复制数据。

若需进一步了解具体技术协议（如MESI）或硬件实现细节，可参考计算机体系结构相关文献或课程资料。