流并行性英文解釋翻譯、流并行性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 stream parallelism

分詞翻譯：

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

并行的英語翻譯：

【計】 P

專業解析

流并行性（Stream Parallelism）是計算機科學和并行計算領域的重要概念，指通過将數據流分割成多個子流，并利用多個處理單元同時處理這些子流，從而實現高效并行計算的技術。以下從漢英詞典角度解析其詳細含義：

一、核心定義

中文術語：流并行性
英文術語：Stream Parallelism
英文釋義：
A parallel computing model where data is processed as a continuous stream, divided into substreams that are executed concurrently across multiple processing units.

二、技術原理與特征

數據驅動模式
數據以流（Stream）的形式輸入，系統動态分割數據流為獨立子任務，分配至不同計算單元（如GPU核心、CPU線程）并行處理。

示例：視頻處理中将每幀圖像分配給不同GPU核心實時渲染。
流水線化執行（Pipeline）
結合流水線技術，将任務分解為多個階段（如解碼→濾波→編碼），各階段并行處理不同數據塊，提升吞吐量。

公式表示流水線加速比：

$$ S{text{pipe}} = frac{T{text{非流水線}}}{T_{text{流水線}}} = frac{n cdot k}{k + (n-1)} $$

其中 (n) 為任務數，(k) 為流水線階段數。
隱式并行性
程式員無需顯式管理線程，由運行時系統（如CUDA Streams、Apache Flink）自動調度子流任務，降低開發複雜度。

三、典型應用場景

實時數據處理：金融高頻交易、物聯網傳感器流分析。
多媒體處理：音視頻編解碼、實時濾鏡渲染。
科學計算：流體動力學模拟中并行處理網格數據流。

四、權威參考文獻

《計算機體系結構：量化研究方法》（Hennessy & Patterson）
第6章詳解流處理模型在GPU架構中的應用，強調其與任務并行性的區别。

查看書籍
NVIDIA CUDA文檔
定義CUDA Streams為"異步執行隊列"，實現内核函數與數據傳輸的流并行。

CUDA Toolkit文檔
IEEE論文《Stream Parallelism for Real-Time Applications》
分析流并行在實時系統中的容錯機制與延遲優化策略。

IEEE Xplore

五、相關術語對照

中文	英文	說明
數據流	Data Stream	連續輸入的數據序列
子流	Substream	分割後的獨立處理單元
流水線并行	Pipeline Parallelism	多階段任務疊加并行
吞吐量	Throughput	單位時間内處理的數據量

通過結合硬件加速（如GPU）與運行時調度，流并行性顯著提升了數據密集型應用的效率，成為現代并行計算的核心範式之一。

網絡擴展解釋

“流并行性”是計算機領域中的術語，結合“流”與“并行性”兩個概念，具體含義需根據上下文理解。以下是不同場景下的解釋：

一、編程中的流并行性（以Java為例）

流（Stream）：指數據元素的序列，支持聚合操作（如過濾、映射等）。
并行性：指同時執行多個任務的能力，通過多線程或分布式處理實現。
流并行性：将數據流分割成多個子流，利用多核處理器并行處理，最終合并結果。例如Java的parallelStream()可将集合數據自動分塊并發處理，適用于大數據量場景。

二、GPU編程中的流并行性

在GPU中，流（Stream）是獨立的任務隊列，支持異步執行。流并行性指多個流同時執行不同任務（如數據傳輸與計算重疊），需硬件支持設備重疊功能。例如，通過頁鎖定内存和異步操作實現GPU計算與CPU數據傳輸的并行。

三、廣義的并行性定義

并行性：在同一時間間隔内完成多個任務，無論任務性質是否相同。例如多核CPU同時處理多個線程。與“并發”（任務交替執行）不同，并行強調真正的同時性。

四、核心特點

數據分割：将數據流切分為獨立單元（如Java流的分塊、GPU流的任務隊列）。
硬件依賴：需多核CPU或支持重疊操作的GPU。
性能提升：適用于計算密集或大數據場景，但需權衡線程開銷與數據同步成本。

五、應用場景

大數據處理：Java并行流加速集合操作（如排序、統計）。
高性能計算：GPU流并行優化圖像渲染或科學計算。
實時系統：多任務并行提升響應速度。

如需更具體的實現細節或代碼示例，可參考來源中的編程指南。