多處理機體系結構英文解釋翻譯、多處理機體系結構的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 multiprocessor architecture

分詞翻譯：

多的英語翻譯：

excessive; many; more; much; multi-
【計】 multi
【醫】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

處理機體系結構的英語翻譯：

【計】 processor architecture

專業解析

多處理機體系結構（Multiprocessor Architecture）指由多個獨立的中央處理單元（CPU）通過互連網絡連接，共享内存、I/O設備等系統資源，并能并行執行多個任務或線程的計算機硬件組織形式。其核心目标是通過并行處理提升系統整體性能、可靠性和吞吐量。以下是關鍵要點解析：

一、核心概念與組成

多處理單元
系統包含兩個及以上物理處理器（CPU），每個處理器擁有獨立的運算和控制單元，可獨立執行指令流。區别于多核處理器（單芯片集成多核），多處理機通常指多個獨立CPU芯片構成的系統。

共享資源機制
所有處理器通過高速總線或交叉開關（Crossbar）等互連結構訪問共享的主存儲器（Uniform Memory Access, UMA）或分布式内存（Non-Uniform Memory Access, NUMA）。例如，UMA架構中所有處理器訪問内存延遲均等，而NUMA架構中訪問本地内存更快。

并行協同控制
操作系統通過對稱多處理（Symmetric Multiprocessing, SMP）或非對稱處理（AMP）調度任務。SMP模式下所有處理器平等執行内核代碼，適用于負載均衡場景；AMP則指定主處理器控制系統資源。

二、技術特征與優勢

高性能并行計算：通過任務/數據并行化加速複雜計算（如科學模拟、大數據分析），理論峰值性能隨處理器數量線性增長。
高可靠性與容錯：處理器故障時可動态遷移任務至其他節點（如服務器集群），保障系統持續運行。
資源擴展靈活性：支持按需增加處理器或内存模塊，提升系統吞吐量（如雲計算數據中心）。

三、典型應用場景

高性能計算（HPC）：超級計算機（如基于NUMA的IBM POWER系統）用于氣候建模、基因測序。
企業級服務器：數據庫服務器（如Oracle RAC）利用SMP架構處理高并發事務。
實時嵌入式系統：航空電子設備通過AMP實現關鍵任務隔離與冗餘備份。

權威參考來源：

Hennessy, J.L., & Patterson, D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach (6th ed.). Morgan Kaufmann.

Tanenbaum, A.S., & Austin, T. Structured Computer Organization (6th ed.). Pearson.

IEEE Standard for Heterogeneous Multi-processing Framework (IEEE 1838-2019).

網絡擴展解釋

多處理機體系結構是一種通過多個獨立處理機協同工作的計算機系統設計模式，其核心目标是提升計算性能、增強系統容錯能力，并支持複雜任務的并行處理。以下是關鍵要點解析：

1.基本定義

多處理機體系結構屬于MIMD（多指令流多數據流）結構，由兩台及以上獨立處理機組成，每台處理機可執行不同指令流，共享I/O子系統或通過高速網絡通信。系統在統一操作系統控制下，實現任務級或作業級并行。

2.核心特點

結構靈活性：相比SIMD（單指令多數據流）的并行處理機，多處理機支持多樣化的算法和指令流，適應不同程式的并行需求。
通信機制：處理機間通過共享主存或高速通信網絡交換數據，典型模型包括共享存儲器（如UMA/NUMA）和消息傳遞（如MPP）。
并行粒度：以任務或程式段為并行單位，而非數據級并行，適合解決大規模複雜問題。
容錯能力：部分系統設計支持硬件冗餘和動态重構，單處理機故障不影響整體運行。

3.分類與實現

共享存儲型：所有處理機通過統一總線訪問共享内存，典型如SMP（對稱多處理）。
分布式存儲型：處理機擁有獨立内存，通過消息傳遞網絡（如InfiniBand）通信，適用于松散耦合任務。
混合型：結合共享與分布式存儲優勢，例如集群系統中的節點内共享、節點間分布式通信。

4.與并行處理機的區别

對比項	多處理機（MIMD）	并行處理機（SIMD）
指令流	多指令流，獨立控制	單指令流，集中控制
數據流	多數據流，可異構	單數據流，同構操作
適用場景	通用計算、任務級并行	向量/矩陣運算、數據級并行
結構複雜度	高（需複雜互連網絡和同步機制）	低（規則數據通道）

5.應用與發展

多處理機體系結構廣泛應用于高性能計算（如天氣模拟、基因分析）、雲計算集群和容錯系統。隨着多核處理器和分布式計算技術的演進，其設計更傾向于異構計算（如CPU+GPU協同）和軟件定義通信（如RDMA協議）。

如需進一步了解特定技術細節（如緩存一緻性協議、任務調度算法），可參考來源。