多小型處理機系統英文解釋翻譯、多小型處理機系統的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 multiminiprocessor system

分詞翻譯：

多小型處理機的英語翻譯：

【計】 multiminiprocessor

系統的英語翻譯：

system; scheme
【計】 system
【化】 system
【醫】 system; systema
【經】 channel; system

專業解析

多小型處理機系統 (Duō Xiǎoxíng Chǔlǐjī Xìtǒng)

從漢英詞典及計算機體系結構角度解釋，“多小型處理機系統”對應的英文術語通常為Multiprocessor System 或更具體地指Multiprocessor System composed of small processors。它描述的是一種由多個相對小型、獨立的處理單元（處理機）緊密耦合，協同工作以執行計算任務的計算機系統。

其核心含義與特點可概括為：

核心構成 (Composition)：
- 系統包含多個 (多 - Duō) 獨立的中央處理單元 (處理機 - Chǔlǐjī)。
- 這些處理機通常是小型化 (小型 - Xiǎoxíng) 的，意指其設計可能相對精簡、成本較低，或專用于特定功能（如早期的位片處理器或現代多核CPU中的核心）。
- 這些處理機通過共享内存 (Shared Memory) 或高速互連網絡 (High-Speed Interconnect) 緊密連接，形成一個統一的系統 (系統 - Xìtǒng)。
工作方式 (Operation)：
- 多個處理機并行 (Parallel) 工作，共同處理單一或多個任務。
- 它們能夠訪問共享資源，最主要的是共享主存儲器，使得數據在處理器間交換相對高效。
- 需要操作系統或專門機制來協調處理機間的任務分配、同步和通信，避免沖突。
目标與優勢 (Goals & Advantages)：
- 提高性能 (Performance Increase)：通過并行處理，顯著提升系統的整體運算速度和吞吐量，超越單個大型處理機的能力。
- 提高可靠性 (Improved Reliability)：在部分處理機出現故障時，系統仍能降級運行（容錯能力），提高了系統的可用性。
- 模塊化擴展 (Modular Expansion)：可以通過增加小型處理機來相對容易地擴展系統計算能力。
- 經濟性 (Cost-Effectiveness)：使用多個小型、标準化的處理機有時比開發單一巨型處理機更具成本效益。
應用場景 (Applications)：
- 曆史上常見于高性能計算、科學計算、大型服務器等領域。
- 現代最常見的體現是多核處理器 (Multicore Processor)：單個芯片上集成了多個小型處理核心（Core），構成一個片上多處理機系統，廣泛應用于個人電腦、服務器和移動設備。
- 也存在于一些嵌入式系統和專用高性能計算架構中。

與相關概念的區分：

分布式系統 (Distributed System)：由多台獨立的計算機（節點）通過網絡松散連接而成，節點通常擁有私有内存，通信開銷較大，地理上可能分散。多小型處理機系統則是緊密耦合的單一系統映像。
計算機集群 (Computer Cluster)：可以看作是用高速網絡連接的多個獨立計算機（節點）構成的分布式系統，常用于構建高性能計算平台。多小型處理機系統更強調内部處理單元的緊密集成。

權威參考來源：

計算機體系結構經典教材：如 Andrew S. Tanenbaum 的 Structured Computer Organization或 David A. Patterson 和 John L. Hennessy 的 Computer Organization and Design詳細闡述了多處理機系統的原理、分類（如UMA, NUMA）和設計。
IEEE 或 ACM 出版物：相關領域的期刊和會議論文提供了最新的研究和應用實例，例如 IEEE Transactions on Computers 。
計算機百科全書：如 Encyclopedia of Computer Science提供了标準的術語定義和背景知識。

總而言之，“多小型處理機系統”指代一種利用多個相對小型、緊密耦合的處理單元并行協同工作，以追求高性能、高可靠性或經濟性的計算機系統架構，是現代多核處理器技術的理論基礎和前身之一。

網絡擴展解釋

多處理機系統（Multiprocessor System）是指由多個獨立處理機（CPU）組成的計算機系統，這些處理機通過共享存儲或網絡通信協作完成任務。以下從定義、特點、分類及應用場景等方面進行詳細解釋：

1. 核心定義

多處理機系統包含兩個及以上處理機，在統一操作系統控制下，通過共享内存或分布式網絡實現并行計算。其目标是通過協同處理提升計算性能、可靠性和資源利用率。

2. 主要特點

資源共享：處理機共享主存、外設等資源，通過内存或網絡通信協作。
并行性：支持任務級并行（如多線程程式）或數據級并行（如SIMD指令）。
靈活性：可根據需求擴展處理機數量，適應不同規模的運算需求。
高可靠性：部分處理機故障時，系統可通過重構繼續運行（冗餘設計）。

3. 常見分類

根據存儲與通信方式，多處理機系統可分為以下兩類：

共享存儲型（UMA/NUMA）
- 所有處理機訪問統一内存空間，通過總線或交叉開關連接。
- 典型場景：多核CPU（如現代服務器芯片）。
分布式存儲型（消息傳遞型）
- 各處理機擁有獨立内存，通過消息傳遞（如網絡）通信。
- 典型場景：計算機集群或超算中心。

4. 應用場景

高性能計算：如天氣模拟、基因分析等需大規模并行運算的任務。
服務器與數據中心：通過多處理機提高吞吐量，支持高并發請求。
嵌入式系統：多核芯片用于實時控制、自動駕駛等領域。

補充說明

用戶提到的“多小型處理機系統”可能指小規模緊密耦合的多處理機，例如多核CPU或嵌入式系統中的并行處理單元。這類系統通常處理機數量較少（如2-8核），共享緩存和内存，適用于低延遲、高實時性場景。如需更具體的技術細節，建議參考計算機體系結構相關文獻。