面向塊的相聯處理機英文解釋翻譯、面向塊的相聯處理機的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 block-oriented associative processor

分詞翻譯：

面向的英語翻譯：

look on

塊的英語翻譯：

lump; agglomeration; clump; dollop; loaf
【計】 B; block
【醫】 block; lump; mass; massa

相聯處理機的英語翻譯：

【計】 associative processor

專業解析

面向塊的相聯處理機（Block-Oriented Associative Processor）是一種特殊設計的并行計算架構，其核心思想是将存儲器劃分為多個獨立的“塊”（Block），每個塊内部集成了處理邏輯，并利用“相聯”（Associative）機制實現基于内容的高效數據檢索與并行處理。以下是其詳細解釋：

核心概念解析
- 面向塊 (Block-Oriented)：
  指存儲器并非作為一個連續的線性空間，而是被組織成多個物理上或邏輯上獨立的存儲塊。每個存儲塊不僅包含數據存儲單元，還内嵌了簡單的處理單元（Processing Element, PE）或比較邏輯。這種結構便于對數據塊進行并行操作。
- 相聯 (Associative)：
  指該處理機采用“相聯存儲器”（Content-Addressable Memory, CAM）的工作原理。與傳統存儲器按地址訪問不同，相聯存儲器允許根據存儲内容的特定部分（如關鍵字、标籤）進行并行搜索和匹配。所有存儲單元（或塊）同時将其内容與給定的搜索鍵比較，符合條件的單元會被立即标識出來。
- 處理機 (Processor)：
  指它具備計算能力。在相聯匹配的基礎上，内嵌的處理單元可以對匹配成功的塊或其中的數據進行快速、并行的操作（如簡單的算術運算、邏輯運算、數據移動等）。
工作原理與特點
這種處理機的工作流程通常是：
- 用戶提供一個搜索鍵（Search Key）和可能的掩碼（Mask，用于指定參與比較的位）。
- 所有存儲塊并行地将自身存儲的特定字段（或整個内容）與搜索鍵進行比較（基于掩碼）。
- 匹配成功的塊會被激活（通常通過設置一個标志位）。
- 隨後，可以并行地對所有激活塊執行相同的操作指令（如讀取數據、修改數據、進行簡單計算等）。
- 其顯著優勢在于能極快地在大量數據中定位滿足特定條件的數據塊，并對其進行批量處理，特别適合數據密集型和搜索密集型任務。
主要應用場景
面向塊的相聯處理機因其高效的并行搜索和塊處理能力，常用于以下領域：
- 數據庫加速：快速執行數據庫查詢（如 WHERE 子句條件匹配）。
- 圖像與信號處理：并行處理圖像塊（如模闆匹配、特征提取）。
- 模式識别與人工智能：如神經網絡計算、規則匹配系統。
- 科學計算：處理大型矩陣或網格數據中的特定子集。
- 網絡路由與安全：高速包分類、入侵檢測（匹配規則集）。

權威參考來源：

《計算機體系結構：量化研究方法》 (Hennessy and Patterson)：經典教材，深入探讨了包括相聯處理在内的各種并行計算架構原理。
IEEE Xplore Digital Library：收錄大量關于相聯存儲器、并行處理架構及其應用的學術論文，例如搜索關鍵詞 “associative processing”, “content-addressable memory”, “parallel architectures”。
《計算機組織與設計：硬件/軟件接口》 (Patterson and Hennessy)：對相聯存儲器的基本概念和工作原理有清晰闡述。
ACM Digital Library：提供計算機科學領域的前沿研究，包含相聯處理技術的最新進展和應用案例。

這種架構在需要海量數據快速檢索和并行批處理的場景中具有獨特優勢，是并行計算領域的一個重要分支。

網絡擴展解釋

“面向塊的相聯處理機”是英文術語 block-oriented associative processor 的直譯，屬于計算機體系結構領域的專業概念。根據搜索結果和相關背景知識，其含義可拆解如下：

核心概念解析

面向塊（Block-oriented）
指該處理機的數據操作單位是固定大小的數據塊（如存儲器中的連續數據單元），而非單個字節或字。這種設計常用于提升批量數據處理效率，例如數據庫管理、圖像處理等場景。
相聯處理機（Associative Processor）
采用相聯存儲器（Associative Memory）的處理器，其特點是通過内容尋址而非傳統地址尋址訪問數據。例如，可直接搜索“包含某特征值”的數據塊，適用于并行匹配和快速檢索任務。

技術特點

高效并行性：對數據塊内的多個元素同時執行操作（如比較、計算），加速大規模數據處理。
内容驅動：通過數據内容直接定位目标，減少傳統内存遍曆的開銷。
應用場景：早期多用于科學計算、模式識别等領域，現代類似技術可見于GPU并行計算或數據庫索引優化。

補充說明

由于搜索結果中未提供更詳細的實現細節，建議通過計算機體系結構教材或專業文獻進一步了解其硬件設計指令集等具體内容。