受計算量限制的作業英文解釋翻譯、受計算量限制的作業的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 compute-bound job

分詞翻譯：

受的英語翻譯：

accept; bear; endure; recieve; stand; suffer

計算的英語翻譯：

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

量的英語翻譯：

capacity; estimate; measure; mete; quantity; quantum
【醫】 amount; dose; dosis; measure; quanta; quantity; quantum
【經】 volume

限制的英語翻譯：

restrict; limit; astrict; circumscribe; confine; imprison; tether
【計】 slicing
【醫】 limit; limitation; restrict; restriction
【經】 curb; restrict

作業的英語翻譯：

exercise; operation; production; school assignment; task; work
【計】 job
【經】 operations; perform

專業解析

在計算機科學與分布式系統領域，"受計算量限制的作業"（Computation-Intensive Task）指需要消耗大量處理器資源（如CPU時間、内存帶寬）才能完成的任務。其核心特征和解釋如下：

一、術語解析

受計算量限制 (Computation-Bound/Compute-Intensive)
指任務執行速度主要受限于處理器（CPU/GPU）的運算能力，而非I/O或網絡延遲。例如：科學模拟（如流體力學計算）、密碼學運算、3D渲染等需密集浮點運算的場景。
作業 (Task/Job)
在計算系統中指可調度的獨立工作單元，如批處理作業、并行計算任務等。

二、典型特征

高CPU利用率：任務運行時CPU占用率持續接近100%
長執行時間：單任務可能持續數小時至數天
并行化需求：常需多核/分布式計算加速（如MPI、MapReduce模型）
資源競争：在共享集群中易引發CPU資源争用，需調度器優化（如Kubernetes資源配額）

三、技術挑戰與優化

硬件瓶頸
需專用硬件加速（如GPU并行計算、TPU矩陣運算）

參考：Hennessy, J. L., & Patterson, D. A. (2019). Computer Architecture: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann.
算法優化
采用分治策略（Divide-and-Conquer）或近似算法（如Monte Carlo方法）降低計算複雜度

參考：Cormen, T. H., et al. (2022). Introduction to Algorithms. MIT Press.
分布式框架
使用Spark、TensorFlow等框架實現計算負載橫向擴展

參考：Zaharia, M., et al. (2016). Apache Spark: A Unified Engine for Big Data Processing. Communications of the ACM.

權威參考來源：

《計算機科學名詞》（第三版）科學出版社
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems期刊
ACM Computing Classification System (CCS) 計算任務分類标準

網絡擴展解釋

“受計算量限制的作業”是一個計算機科學或并行計算領域中的術語，通常用于描述作業（任務或進程）執行時的性能瓶頸類型。具體解釋如下：

定義與核心概念

計算量限制（Compute-Bound）
指作業的完成時間主要取決于計算資源（如CPU處理能力、算法複雜度等），而非其他因素（如數據讀寫速度、網絡傳輸等）。這類作業需要大量數學運算或邏輯處理，導緻CPU利用率接近飽和。
典型場景
常見于科學計算（如氣候模拟）、密碼學運算、機器學習模型訓練、物理引擎仿真等需要密集計算的場景。

與其他資源限制的對比

I/O限制（I/O-Bound）：作業受限于磁盤讀寫或網絡傳輸速度（例如數據庫查詢、文件下載）。
内存限制（Memory-Bound）：作業受限于可用内存容量或訪問速度（例如大規模數據處理）。
計算量限制的作業則更依賴CPU性能，優化方向通常是提高算法效率或增加計算資源。

優化策略

硬件層面：使用更高主頻的CPU、更多核心的處理器，或GPU加速（針對并行計算）。
軟件層面：優化算法複雜度（如從O(n²)降至O(n log n)）、并行化處理（多線程/分布式計算）。
資源調度：在集群或雲計算環境中，優先分配計算資源給此類作業以減少等待時間。

示例

視頻渲染：需逐幀計算光線追蹤效果，耗時取決于CPU/GPU算力。
加密解密：高強度加密算法（如AES-256）需要大量計算步驟。
數值模拟：有限元分析（FEA）中對複雜結構的應力計算。

若需進一步探讨實際應用場景或具體案例，可提供更多背景信息。