宏流水線英文解釋翻譯、宏流水線的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 macropipeline

分詞翻譯：

宏的英語翻譯：

grand; great; magnificent
【計】 MAC; macro

流的英語翻譯：

flow; stream; current; stream of water; class; wandering
【計】 stream
【化】 flow coating(process); stream
【醫】 current; flow; flumen; flumina; rheo-; stream

水線的英語翻譯：

【計】 rule

專業解析

宏流水線（Macro-pipelining）是計算機體系結構中的一種并行處理技術，其核心思想是将任務級并行引入處理過程。與傳統的指令級流水線（微流水線）不同，宏流水線關注的是更大粒度任務單元的流水處理。以下是其詳細解釋：

基本概念
宏流水線将整個計算任務分解為多個相對獨立且連續的宏級階段（如程式段、函數或子任務）。這些階段被分配到不同的處理單元上執行，類似于工廠流水線上不同工位分工協作。當一個處理單元完成當前階段任務後，會将結果傳遞給下一單元處理新數據，形成任務級流水。英文常譯為"Macro-pipelining" 或"Task-level pipelining"。
與微流水線的區别
- 粒度差異：微流水線（Micro-pipelining）分解的是單條指令的執行過程（取指、譯碼、執行等），粒度細（指令級）；宏流水線分解的是整個任務或程式，粒度粗（任務級）。
- 目标不同：微流水線旨在提高單處理器内指令吞吐率；宏流水線旨在利用多處理單元實現任務級并行，提升系統整體吞吐量。
關鍵特征
- 多處理單元協作：需要多個可獨立運行的處理單元（如多核處理器中的核心、分布式系統中的節點）。
- 數據流驅動：處理單元間通過數據傳遞（而非共享内存為主）觸發下一階段執行。
- 高吞吐量：理想情況下，多個任務的不同階段可同時在多個處理單元上執行，顯著提高系統完成任務的整體速率。
典型應用場景
常見于需要高吞吐量的數據處理領域，例如：
- 媒體處理：視頻編碼/解碼中，不同幀或幀内不同部分（如運動估計、變換量化）可分配到不同處理單元進行流水處理。
- 網絡數據包處理：路由器/防火牆中對不同數據包進行解析、過濾、轉發的流水線處理。
- 科學計算流水線：複雜模拟計算中不同計算階段的分工協作。
- 異構計算系統：如Cell Broadband Engine處理器中，主處理器（PPE）協調多個協處理器（SPE）組成宏流水線處理任務。
相關術語與翻譯
- 宏流水線 (Hóng Liúshuǐxiàn) -Macro-pipelining /Task-level pipelining
- 宏流水段 -Macro-pipeline Stage
- 任務級并行 -Task-level Parallelism (TLP)
- 吞吐量 -Throughput
- 處理單元 -Processing Element (PE)

權威參考來源：

計算機體系結構經典教材：如 Hennessy and Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach (Elsevier)，詳細讨論流水線層級（指令級 vs. 線程級/任務級）。
IEEE期刊論文：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 等期刊常刊載宏流水線在異構計算、流處理中的應用研究。
處理器技術文檔：如 IBM Cell Broadband Engine 架構手冊，描述了其基于宏流水線思想的異構多核設計。

網絡擴展解釋

宏流水線是計算機系統和工業生産中的一種特殊流水線形式，其核心特點在于多處理機協作和任務分段處理。以下是具體解釋：

1.基本定義

宏流水線（Macro-pipelining）是指由多個處理機或計算單元串聯組成的流水線結構，每個處理機負責完成一項獨立任務，共同對同一數據流進行分階段處理。與單機流水線不同，它通過跨設備的任務分解實現并行處理。

2.工作原理

分段協作：數據流依次經過不同處理機，每個處理機僅執行特定功能（如計算、存儲訪問等），類似傳統流水線的階段劃分，但設備間獨立。
存儲器連接：處理機之間通常通過共享存儲器或高速通道傳遞數據，确保流程連續性。

3.應用場景

計算機系統：用于多機并行計算，例如分布式任務處理或集群運算。
工業生産：類似裝配線，不同設備/工位分工協作，提升整體效率（參考普通流水線原理）。

4.與傳統流水線對比

類型	處理單元	任務粒度	典型場景
傳統流水線（微流水線）	單處理機内部	指令/操作級（如取指、譯碼）	單處理器執行
宏流水線	多處理機/設備	任務/功能級	分布式計算、多機協作

5.優勢與挑戰

優勢：提高系統吞吐量，擴展性強，適合複雜任務分解。
挑戰：需解決設備間同步、數據一緻性和通信延遲問題。

如需更完整的技術細節，可參考計算機體系結構相關文獻或、的原始内容。