并行累加器英文解釋翻譯、并行累加器的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 parallel accumulator

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

累加器的英語翻譯：

【計】 A; AC; ACC; ACCUM; accumlator; accumulator; totalizer
【化】 accumulator; totalizer
【經】 accumulator

專業解析

在電子工程與計算機體系結構中，并行累加器（Parallel Accumulator） 是一種專為高速累加運算設計的硬件單元，其核心思想是通過同時處理多個數據元素來顯著提升計算效率。以下是基于技術原理的詳細解釋：

一、術語定義與核心功能

• 漢語釋義：

  并行累加器指在單一時鐘周期内，對多個輸入數據并行執行累加（求和）操作的專用電路。其通過空間換時間策略，将傳統串行累加的多步計算合并為一步完成。

• 英語對應術語：

  Parallel Accumulator（IEEE标準術語），常見于數字信號處理器（DSP）與并行計算架構文檔。

二、技術實現原理

1. 數據拆分與并行處理

   輸入數據流被分割為多個子塊（如4組8位數據），由獨立加法器同步計算部分和（Partial Sum）。例如，在SIMD（單指令多數據）架構中，一條指令可同時處理4組32位浮點數累加 。

   數學表達：

   $$ S = sum_{i=0}^{n-1} xi = sum{j=0}^{k-1} left( sum{m=0}^{p-1} x{j cdot p + m} right) $$ 其中 ( k ) 為并行度，( p ) 為子塊大小。

2. 層級歸并與進位處理

   部分和通過樹形結構（如Wallace樹）逐級合并，利用超前進位加法器（Carry-Lookahead Adder）解決進位延遲瓶頸，确保結果在常數時間内輸出 。

三、典型應用場景

• 數字信號處理（DSP）：

  用于FIR濾波器、FFT運算中的乘積累加（MAC）操作，如TI C6000系列DSP芯片的并行累加單元可在一個周期完成8組16×16位乘法累加 。

• GPU并行計算：

  NVIDIA CUDA架構中的warp級并行累加器，通過寄存器級聯實現線程塊内的高效規約（Reduction）運算 。

• AI硬件加速：

  谷歌TPU中的脈動陣列（Systolic Array）依賴并行累加器實現矩陣乘法的低延遲求和，支撐神經網絡推理任務 。

四、設計關鍵考量

• 位寬擴展：需配置飽和邏輯或溢出标志位防止結果溢出（如ARM Cortex-M的Q标志位）。
• 功耗平衡：通過門控時鐘動态關閉空閑計算單元降低功耗（參見IEEE低功耗設計指南 。
• 時序收斂：在FPGA實現時需約束加法器鍊布局，避免布線延遲破壞時鐘周期。

權威參考文獻：

1. Hennessy, J.L., & Patterson, D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach (6th ed.), Morgan Kaufmann.
2. IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic (IEEE 754-2019).
3. Texas Instruments, TMS320C6000 DSP CPU and Instruction Set Reference Guide.
4. NVIDIA, CUDA C++ Programming Guide.
5. Jouppi, N.P., et al. In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit, ISCA 2017.
6. Weste, N., & Harris, D. CMOS VLSI Design: A Circuits and Systems Perspective (4th ed.), Pearson.

網絡擴展解釋

并行累加器是一種在分布式計算或并行計算中用于跨節點/進程聚合數據的特殊變量，其核心特性是支持安全且高效的數據累加操作。以下是詳細解釋：

核心特點

1. 分布式聚合
   在Spark等分布式框架中，累加器允許多個Executor節點并行執行任務時，将局部計算結果（如計數、求和）彙總到Driver端。例如，統計日志中的錯誤記錄數時，每個節點獨立累加，最終由Driver合并結果。

2. 隻寫操作與原子性
   并行累加器通常設計為隻允許“添加”操作（如+=），避免多線程/多進程競争導緻的數據不一緻問題。這種特性使其適用于統計類場景，而非通用數據共享。

3. 容錯機制
   在Spark中，若任務失敗重試，累加器會通過RDD血緣關系自動恢複計算，确保結果準确性。

應用場景

• 數據監控：統計異常數據量（如格式錯誤的記錄數）。
• 調試輔助：跟蹤API調用次數或特定代碼執行頻率。
• 聚合統計：分布式環境下實現全局求和、計數等操作。

與其他累加器的區别

1. CPU累加器
   指中央處理器中用于存儲計算中間結果的寄存器（如算術邏輯單元中的累加器），屬于硬件層面的概念。
2. Spark累加器
   屬于軟件層面的分布式共享變量，專為并行計算設計，需通過框架API（如SparkContext.accumulator()）創建和使用。

并行累加器是分布式系統中解決跨節點數據聚合問題的關鍵工具，通過限制寫操作和提供容錯機制，既保證了性能又确保了數據一緻性。其設計思想廣泛應用于大數據處理框架（如Spark、Flink）的核心邏輯中。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

别人正在浏覽...

阿爾門試驗标準試樣丙硒醇産地證明書成命電報層級電路非均質的鋒電位複合纖維改裝後屈的緩釋放繼電器睑闆腺炎檢測靈敏度近端共濟失調脊神經節可編程式信號處理機冷子管計算機理想彈性體能耐尿直腸膈排料門底座氫氧化高鎳奇異矩陣三倍長寄存器燒盡雙梁式架空移動起重機胎絨毛葉塔器填補