并行算法英文解釋翻譯、并行算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 parallel algorithm

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

專業解析

并行算法（Parallel Algorithm）是一種利用多個計算資源同時執行任務的計算方法，其核心目标是通過分解問題、分配子任務到不同處理單元，從而縮短整體運算時間。該概念在計算機科學中對應英文術語"Parallel Algorithm"，常與"Concurrency"（并發）形成對比——前者強調物理層面的同步執行，後者側重邏輯上的任務交替處理。

從計算模型角度分析，并行算法主要呈現三個特征：

任務分解機制：采用分治法将複雜問題拆分為可獨立運算的子模塊，如矩陣乘法中的塊劃分策略
通信協調模式：處理單元間通過共享内存或消息傳遞實現數據同步，例如MPI（Message Passing Interface）标準
可擴展性設計：算法複雜度應隨處理器數量增加呈亞線性增長，典型如MapReduce框架的橫向擴展能力

在工程應用領域，并行算法已深度應用于氣象模拟（WRF模型）、基因組測序（BLAST工具）和深度學習訓練（分布式TensorFlow）等場景。美國國家标準與技術研究院（NIST）的《并行算法設計指南》指出，有效的負載均衡和通信延遲控制是衡量算法優劣的關鍵指标。

需注意并行算法與分布式算法的本質區别：前者強調緊密耦合的系統環境（如超級計算機），後者面向地理分布的松散耦合系統（如區塊鍊網絡）。這種區分在ACM Transactions on Parallel Computing期刊的多篇論文中均有詳細論述。

網絡擴展解釋

并行算法是指通過同時執行多個計算任務來提升效率的算法。其核心思想是将問題分解為若幹子任務，并利用多個處理單元（如CPU核心、GPU或分布式計算節點）協同完成。以下是詳細解釋：

一、基本概念

并行性：與串行算法（按順序執行）不同，并行算法允許多個操作同時進行。例如，同時處理數組的不同部分。
處理單元：可以是多核CPU、GPU集群或分布式系統中的計算機節點。
加速比：衡量并行效果的指标，公式為： $$ S_p = frac{T_1}{T_p} $$ 其中，(T_1)為串行時間，(T_p)為使用(p)個處理單元的時間。

二、分類與模型

任務并行：不同處理單元執行不同任務（如一個線程處理圖像，另一個處理音頻）。
數據并行：将數據分割成塊，每個處理單元處理一部分（如矩陣分塊計算）。
共享内存模型：多個處理器共享同一内存，通過鎖機制協調（如OpenMP）。
分布式内存模型：每個處理器有獨立内存，通過消息傳遞通信（如MPI）。

三、設計原則

問題分解：将任務拆分為獨立或弱相關的子任務。
負載均衡：确保各處理單元工作量均衡，避免空閑等待。
通信開銷：減少處理單元間的數據交換，避免成為瓶頸。
同步機制：協調各單元的執行順序（如屏障同步、信號量）。

四、應用場景

科學計算：氣候模拟、粒子物理仿真。
機器學習：分布式訓練神經網絡（如TensorFlow/PyTorch）。
圖形渲染：GPU并行計算像素着色。
數據庫查詢：并行掃描和聚合大規模數據。

五、優缺點

優點：
- 顯著縮短計算時間（尤其適合大規模問題）。
- 突破單機資源限制（如内存、算力）。
缺點：
- 編程複雜度高，需處理競态條件、死鎖等問題。
- 通信和同步可能抵消并行收益（Amdahl定律）。

并行算法通過多處理單元協作提升效率，但需權衡加速效果與實現複雜度。實際應用中需結合問題特性選擇并行模型（如多線程、分布式計算或GPU加速）。