英语翻译：

【计】 highly-parallel arithmetic

分词翻译：

高度的英语翻译：

altitude; height; high; highly; highness; stature; tallness
【计】 H
【化】 height
【医】 height; super-

并行运算的英语翻译：

【计】 parallel action

专业解析

高度并行运算（Highly Parallel Computing）指一种通过同时执行大量计算任务来显著提升处理效率的计算模式。在计算机科学中，它强调系统能够分解复杂问题为多个独立或弱相关的子任务，并在多个处理单元上并发执行，最终整合结果。其核心特征包括：

1. 大规模并发性：系统包含大量处理单元（如多核CPU、GPU的数千核心、分布式计算节点），可同时处理海量数据或指令流。这与传统串行计算（一次执行一个任务）形成鲜明对比。
2. 数据/任务分割：问题被精细划分为可独立或协作处理的子集。例如，在图像处理中，可将图像分割成多个区块，由不同处理单元同时分析。
3. 同步与通信机制：处理单元间需高效协调（如通过共享内存、消息传递），确保数据一致性和任务正确协作，避免冲突或死锁。
4. 高吞吐量与加速比：核心目标是利用并行性大幅缩短计算时间或提高单位时间内完成任务量（吞吐量），理想情况下加速比接近处理单元数量。

典型应用场景：

• 科学计算：气候模拟、分子动力学、流体力学等需处理庞大数据集的领域。
• 人工智能/机器学习：深度神经网络训练涉及矩阵乘加等高度并行化操作，GPU是常见硬件平台。
• 图形渲染：实时生成复杂3D场景需并行处理数百万像素与几何体。
• 大数据分析：分布式系统（如Hadoop/Spark）并行处理存储在集群上的海量数据。

权威参考来源：

• 《计算机科学术语词典》（中科院计算技术研究所编）：对“并行计算”层级与模型的系统定义。
• Hennessy & Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach (Morgan Kaufmann)：经典教材详述并行硬件架构（如SIMD, MIMD）及性能模型。
• IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems：顶级期刊刊载并行算法设计与评估的前沿研究。

（注：因搜索结果未提供具体网页链接，来源标注为权威出版物名称及机构。实际撰写时建议补充可公开访问的学术数据库或机构官网链接，如ACM Digital Library或IEEE Xplore的相关条目。）

网络扩展解释

高度并行运算是指将复杂任务分解为多个子任务，并同时利用多个计算资源（如CPU核心、GPU、分布式节点）执行，从而显著提升计算效率的技术手段。其核心特征和意义如下：

一、核心定义

通过任务拆分实现同步计算，例如：

• 图像渲染：将画面分割为多个区块，由不同GPU核心并行处理
• 气象模拟：将大气层划分为网格单元，分布式系统同步计算物理参数
• 基因组比对：同时比对多个DNA片段

二、关键特征

1. 任务可分解性：问题需具备可拆解为独立/半独立子任务的特质（如矩阵运算、蒙特卡洛模拟）
2. 资源协同机制：需通过线程调度（CPU多核）、流处理器（GPU）或网络通信（分布式集群）实现协同
3. 加速比非线性：受限于阿姆达尔定律，加速效果与任务中可并行部分的比例相关

$$ S = frac{1}{(1 - P) + frac{P}{N}} $$ （其中$P$为可并行部分比例，$N$为处理器数量）

三、适用场景

• 计算密集型：分子动力学模拟、深度学习训练
• 数据密集型：实时日志分析、金融高频交易
• 容错需求高：区块链验证、分布式数据库（通过冗余计算提升可靠性）

四、局限性

• 任务依赖性：存在严格顺序约束的任务（如递归计算）难以并行
• 通信开销：分布式系统需平衡计算与数据传输成本
• 开发复杂度：需处理竞态条件、死锁等并发控制问题

提示：具体实现方式包括多线程（OpenMP）、GPU加速（CUDA）、分布式框架（MPI）等，可根据任务特性选择。建议通过《并行程序设计导论》等专业书籍深入了解架构设计。

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