并行執行英文解釋翻譯、并行執行的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 collateral execution; concurrent execution

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

執行的英語翻譯：

carry out; execute; enforce; follow out; perform; render; transact
【計】 E; EXEC; execute; executing; execution
【經】 carry out; execution; perform; put into effect

專業解析

在計算機科學領域，“并行執行”（Píngxíng Zhíxíng / Parallel Execution）指多個計算任務或指令流在同一時間段内同時發生和處理的過程。其核心在于利用多個處理單元（如多核CPU、多處理器、分布式系統中的節點）來同時處理不同的任務或同一任務的不同部分，從而顯著提升系統整體處理能力和效率。

詳細解釋：

核心概念：
- “并行” (Píngxíng / Parallel)：指多個操作在時間上重疊、同時進行的狀态。它強調物理上的同時處理能力。
- “執行” (Zhíxíng / Execution)：指計算機系統運行指令、處理任務的過程。
- 結合： “并行執行”即多個獨立的計算任務或指令序列被分配到不同的處理單元上，在物理上真正同時運行。例如，在多核CPU上，不同的核心可以同時運行不同的程式線程。
與“并發執行”的區别：
- 并行執行強調物理上的同時性，需要硬件支持（多處理器/多核）。
- 并發執行 (Concurrent Execution) 則指多個任務在邏輯上看起來是同時推進的，但在單核CPU上是通過時間片輪轉等調度機制快速切換實現的，任一時刻隻有一個任務在物理上執行。并行是并發的一種特例（當有多個物理處理單元時）。
實現層面：
- 指令級并行 (ILP)： CPU在同一時鐘周期内發射并執行多條指令（如超标量、超長指令字架構）。
- 線程級并行 (TLP)：單個程式内創建多個線程，由操作系統調度到多個核心上同時運行。
- 進程級并行：多個獨立的程式（進程）在多處理器系統上同時運行。
- 數據并行：将大規模數據集分割成多個子集，分配到不同的處理單元上同時處理相同操作（常見于科學計算、圖形處理）。
- 任務并行：将一個大任務分解成多個具有不同功能的子任務，分配到不同處理單元上同時執行。
目的與優勢：
- 提高性能：縮短任務完成時間，提升系統吞吐量。
- 提高資源利用率：充分利用多核/多處理器硬件資源。
- 提高響應性：在交互式系統中，後台任務并行執行不影響前台響應。
- 解決大規模問題：處理單處理器無法勝任的海量數據或複雜計算。
挑戰：
- 任務分解與分配：如何有效地将問題分解成可并行執行的子任務。
- 同步：協調并行任務之間的執行順序和數據訪問，避免沖突（如使用鎖、信號量）。
- 通信開銷：在分布式系統中，任務間通信可能成為瓶頸。
- 負載均衡：确保所有處理單元工作量均衡，避免空閑等待。
- 複雜性：編寫、調試和維護并行程式通常比串行程式更複雜。

權威參考來源：

《計算機組成與設計：硬件/軟件接口》 (Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface) - David A. Patterson, John L. Hennessy：這本經典教材詳細闡述了指令級并行、多處理器系統等硬件層面對并行執行的支持。其官方網站通常提供相關信息：https://booksite.elsevier.com/9780123747501/
《現代操作系統》 (Modern Operating Systems) - Andrew S. Tanenbaum：深入講解了操作系統如何管理進程、線程，實現并發和并行執行，包括調度、同步原語等關鍵機制。可參考Pearson官方網站：https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Tanenbaum-Modern-Operating-Systems-4th-Edition/PGM333733.html
OpenMP官方網站 (https://www.openmp.org/)： OpenMP是共享内存并行編程的行業标準API。其網站提供了關于并行編程概念、模型和實踐的權威文檔和教程。
MPI論壇 (https://www.mpi-forum.org/)： MPI (Message Passing Interface) 是分布式内存并行編程的标準。其論壇網站是了解基于消息傳遞的并行執行模型的核心資源。
IEEE Xplore Digital Library：作為電氣電子工程師學會的學術數據庫，包含大量關于并行計算架構、算法和應用的頂級會議和期刊論文，是研究前沿的權威來源：https://ieeexplore.ieee.org/ (需訂閱訪問具體内容)。

網絡擴展解釋

以下基于通用知識對“并行執行”進行解釋：

并行執行（Parallel Execution）指在計算機系統或工作流程中，多個任務或操作同時進行的處理方式，與“串行執行”形成對比。其核心特征如下：

一、核心概念

真正的同時性
- 硬件層面：依賴多核CPU、GPU集群或分布式計算節點實現物理并行。
- 軟件層面：通過多線程、多進程或協程機制分配任務。
與并發的區别
- 并行：多個任務同一時刻同時執行（需多核支持）
- 并發：多個任務交替快速執行，看似同時（單核即可實現）

二、典型應用場景

計算密集型任務
- 科學計算（如氣象模拟）
- 圖形渲染（GPU并行計算）
- 公式示例：阿姆達爾定律計算加速比 $$ S_{text{max}} = frac{1}{s + frac{1 - s}{N}} $$ 其中$s$為串行部分占比，$N$為處理器數量。
數據處理
- 數據庫并行查詢（如MapReduce）
- 實時流處理系統（如Apache Flink）
工程管理
- 軟件開發中模塊并行開發
- 制造業流水線并行作業

三、關鍵技術挑戰

資源競争：需通過鎖、信號量等機制避免沖突
同步問題：任務間依賴需用屏障（Barrier）或消息隊列協調
調試複雜度：競态條件（Race Condition）等問題難以複現

四、發展趨勢

異構并行：CPU+GPU+FPGA混合計算
量子并行：量子比特疊加态帶來的新型并行性
邊緣計算：分布式終端設備協同并行

若需具體領域的深入解析，建議提供更詳細的上下文場景。