平行演算法英文解釋翻譯、平行演算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 parallel algorithm

分詞翻譯：

平行的英語翻譯：

of equal rank; parallel; parallelism; range; simultaneous
【電】 parallel

演算的英語翻譯：

figure; perform mathmatical calculations
【計】 D-calculus

法的英語翻譯：

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

專業解析

平行演算法（Parallel Algorithm）是計算機科學中描述并行計算過程的系統性指令集合，其核心目标是通過分解任務、協調多個處理器或計算單元同時執行操作，從而提升計算效率。該術語對應英文“parallel algorithm”，強調算法設計中對并發性和資源協同的依賴關系。

從結構特征分析，平行演算法需滿足三要素：1）任務分解的獨立性（基于Amdahl定律優化局部計算負載）；2）通信機制的同步性（如MPI标準定義的進程間數據交換）；3）負載均衡的動态調整（通過任務調度算法實現資源利用率最大化）。美國能源部下屬的勞倫斯利弗莫爾國家實驗室在2021年技術報告中指出，現代高性能計算中90%以上的算法已采用并行化設計。

典型應用領域包含：氣象預測中的多網格計算（參考NCAR開發的WRF模式）、基因組學序列比對（如BLAST工具采用的并行化策略）、金融風險蒙特卡洛模拟（摩根士丹利量化研究團隊2023年案例）。IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems期刊的統計顯示，采用并行算法可使128核集群的矩陣運算效率提升12-18倍。

當前研究前沿聚焦于異構計算環境下的自適應并行算法，例如英偉達CUDA架構中GPU與CPU的協同計算模型。ACM數字圖書館收錄的多篇論文證實，這類算法在深度學習訓練任務中較傳統串行算法減少40%-60%的時間開銷。

網絡擴展解釋

平行演算法（Parallel Algorithm）是指通過多線程或分布式計算資源同時對不同數據段執行運算，以提高計算效率的算法設計方法。以下是其核心要點：

一、定義與原理

基于搜索結果，平行演算法主要包含以下特征：

并行任務分解：将大型計算任務拆分為可獨立執行的子任務，如微軟PPL庫中的parallel_for算法，将循環疊代分配到多個線程并行執行。
資源協同：利用并行運行時環境（如線程池、GPU核心）協調任務分配，如使用structured_task_group對象管理并行循環疊代。

二、典型應用場景

數據處理加速
適用于大規模數據集合的批量操作（如數值計算、圖像處理），通過并行化使計算時間從$O(n)$縮短至$O(n/p)$，其中$p$為處理器數量。
組合數學問題
如生成排列組合的平行算法（），通過分布式計算同時生成不同區間的排列組合，顯著減少$C(m,n)$和$n!$類問題的求解時間。

三、技術實現案例

parallel_for算法（微軟PPL庫）
該算法自動優化任務劃分策略，根據硬件資源動态分配疊代區間，適用于無數據依賴的循環場景。例如矩陣乘法中，可将行/列計算分配到不同線程。
并行排序算法
如并行快速排序，通過遞歸劃分數據塊并在多核上并行處理子分區，時間複雜度可降至$O(frac{n log n}{p})$。

四、設計挑戰

負載均衡：需避免部分線程空閑等待（如數據分布不均時）
同步開銷：任務協調需平衡并行收益與通信成本
數據競争：共享資源訪問需通過鎖機制或無鎖編程實現線程安全

如需進一步了解具體實現，可參考微軟PPL文檔（來源-3）或組合數學的并行生成方法（來源-5）。