并行計算英文解釋翻譯、并行計算的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 concurrent computation

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

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

專業解析

并行計算（Parallel Computing）是一種通過同時使用多個計算資源解決複雜問題的技術範式。其核心原理是将大規模任務分解為若幹子任務，在獨立的處理器或計算節點上協同執行，從而實現效率的指數級提升。

從系統架構角度看，并行計算包含三個關鍵層級：

硬件架構：基于多核處理器、GPU集群或分布式計算節點構成的物理基礎（參考：美國計算機協會《計算機體系結構評論》）
編程模型：采用MPI（消息傳遞接口）、OpenMP等多線程編程框架實現任務分配（來源：IEEE Xplore數字圖書館）
算法設計：要求任務具備可分解性和數據獨立性，如蒙特卡洛模拟等 embarrassingly parallel 問題

該技術在現代工程領域的典型應用包括：

氣候建模與流體動力學仿真（美國國家大氣研究中心案例庫）
基因組測序與蛋白質折疊分析（《自然·生物技術》2023年度綜述）
深度學習模型訓練（TensorFlow官方技術白皮書）

根據阿姆達爾定律（Amdahl's Law），并行加速效果受限于： $$ S = frac{1}{(1-p) + frac{p}{N}} $$ 其中$S$為加速比，$p$為可并行化比例，$N$為處理器數量。這揭示了并行計算在理論層面的性能邊界（原始公式來源：1967年IBM研究備忘錄）。

網絡擴展解釋

并行計算是一種通過同時使用多個計算資源（如處理器、計算單元）來加速問題求解的計算模式。以下從定義、原理、分類、優勢和應用五個方面詳細解釋：

定義與核心思想
并行計算是指将大規模計算任務分解為多個子任務，利用多個處理器協同執行，以提高計算速度和處理能力。其核心思想是通過空間或時間上的并行性，解決單個處理器難以處理的複雜問題。
基本原理
- 任務分解：将問題拆分為可獨立或部分依賴的子任務（如矩陣運算分割為子矩陣）。
- 并行執行：子任務分配到不同處理器或計算單元同步/異步執行。
- 結果整合：彙總各子任務計算結果以獲得最終解，需保證數據一緻性和準确性。
分類方式
- 空間并行：多處理器并發執行（如GPU的多核心同時處理圖像數據）。
- 時間并行：流水線技術分階段處理任務（如CPU指令流水線）。
- 計算模型：包括SIMD（單指令多數據，適用于向量運算）和MIMD（多指令多數據，用于分布式系統）。
主要優勢
- 高效性：縮短大規模計算時間（如氣象模拟從數天降至幾小時）。
- 可擴展性：通過增加計算節點擴大問題求解規模。
- 資源利用率：充分發揮多核CPU、GPU集群等硬件性能。
典型應用領域
- 科學計算：核物理模拟、氣候建模等複雜數值計算。
- 人工智能：GPU并行加速神經網絡訓練。
- 大數據分析：分布式系統（如Hadoop）處理海量數據。

知識擴展：現代并行計算需結合Amdahl定律優化，公式為： $$ S = frac{1}{(1 - P) + frac{P}{N}} $$ 其中，( S )為加速比，( P )為可并行化比例，( N )為處理器數量。該公式表明并行效果受限于串行部分比例。