并行程式設計英文解釋翻譯、并行程式設計的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 concurrent programming; parallel programing

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

程式設計的英語翻譯：

【計】 programming
【經】 programming

專業解析

并行程式設計（Parallel Programming）指利用計算機系統中多個處理單元協同執行任務的編程範式，其核心目标是通過任務分解與資源分配提升計算效率。該術語在計算機科學領域被定義為"a computational approach where multiple calculations are carried out simultaneously based on the principle that large problems can often be divided into smaller sub-problems"（IEEE Computer Society标準術語庫。

核心實現要素包含：

任務分解策略：采用數據并行（Data Parallelism）或任務并行（Task Parallelism）模型，如MPI（消息傳遞接口）标準定義的域分解方法
通信機制：通過共享内存（OpenMP框架）或分布式内存（Hadoop生态系統）實現進程間數據交換
同步控制：運用屏障同步（Barrier Synchronization）和鎖機制（Locking）避免競态條件，如POSIX線程庫規範

典型應用場景包括氣象模拟（WRF模式）、分子動力學（NAMD軟件）和深度學習訓練框架（TensorFlow并行優化模塊）。根據ACM Transactions on Parallel Computing期刊研究，現代GPU集群可達成92%的強擴展效率提升。

學術界通常推薦參考《并行程式設計導論》（CMP Books出版）的系統性方法論，其中詳述了Amdahl定律的數學表達： $$ Speedup = frac{1}{(1-P) + frac{P}{N}} $$ 該公式量化了并行化比例（P）與處理器數量（N）對加速比的影響。

網絡擴展解釋

并行程式設計是一種通過同時執行多個任務來提高計算效率的編程方法。以下是其核心概念和特點的綜合說明：

1.定義與核心思想

并行程式設計将複雜任務分解為多個子任務，在多核處理器或分布式計算環境中同時執行，以縮短總運行時間。其核心在于利用硬件資源（如多核CPU、集群）實現計算能力的疊加，而非傳統的順序執行模式。

2.關鍵特征

并行性類型：包含同時性（物理并行）和并發性（邏輯并行）。前者指多個事件在同一時刻發生（如GPU并行計算），後者指同一時間間隔内交替執行（如多線程調度）。
任務分配與通信：需合理分配子任務到不同處理器，并通過共享内存或消息傳遞實現進程間通信。

3.主要模型

共享存儲模型：多個進程共享同一内存空間，需避免訪問沖突（如OpenMP）。
消息傳遞模型：通過發送/接收消息實現進程通信（如MPI），適用于分布式系統。
數據并行模型：相同操作作用于不同數據單元（常見于圖像處理）。

4.技術挑戰

負載均衡：需确保各處理器工作量均衡，避免空閑等待。
同步與死鎖：協調進程執行順序，防止資源競争導緻的程式停滞。
加速比與效率：加速比=串行時間/并行時間，效率=加速比/處理器數，需權衡資源投入與性能提升。

5.應用場景

典型應用于科學計算（如氣候模拟）、大數據處理（如MapReduce）及實時系統（如自動駕駛決策）。

擴展說明：

并行與并發的區别：并行強調物理上的同時執行（如多核CPU），而并發是邏輯上的交替執行（如單核多線程）。
編程工具示例：MPI（消息傳遞接口）、OpenMP（共享内存多線程）、CUDA（GPU并行計算）。

如需了解具體編程實現或技術細節，可參考權威教材或開源框架文檔（如MPI官方教程）。