多處理機性能英文解釋翻譯、多處理機性能的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 multiprocessor performance

分詞翻譯：

多的英語翻譯：

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

處理機的英語翻譯：

【計】 processsor

能的英語翻譯：

ability; able; be able to; can; capable; energy; skill
【化】 energy
【醫】 energy

專業解析

多處理機性能（Multiprocessor Performance）的漢英詞典解析

在計算機體系結構領域，"多處理機性能"指由多個獨立處理器（CPU或核心）協同工作的系統所展現的整體計算效率與資源利用率。其英文術語為"multiprocessor performance"，核心衡量指标包括吞吐量（throughput）、并行加速比（speedup）和延遲（latency），三者共同反映系統在并行任務處理中的效能。

性能影響因素

硬件架構：對稱多處理（SMP）與非統一内存訪問（NUMA）架構對數據共享效率産生顯著差異。例如NUMA架構通過局部内存優化減少遠程訪問延遲。
并行算法設計：Amdahl定律指出程式可并行化比例直接影響性能上限，若串行代碼占比30%，理論最大加速比不超過3.3倍。數學表達為： $$ S = frac{1}{(1 - P) + frac{P}{N}} $$ 其中$P$為并行化比例，$N$為處理器數量。
通信開銷：處理器間同步與數據交換産生的時延，在分布式内存系統中尤為明顯。MIT研究顯示，10%的通信開銷可導緻整體性能下降40%。

權威評估方法

國際标準化組織（ISO）推薦的SPEC MPI2007基準測試套件被廣泛用于量化多處理機系統性能，其通過模拟科學計算、金融建模等實際負載進行綜合評價。美國能源部超算中心的實踐案例表明，采用混合并行編程模型（MPI+OpenMP）可使百萬核心級系統的利用率提升至92%。

參考來源

《Computer Architecture: A Quantitative Approach》第6版，David A. Patterson與John L. Hennessy合著
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems期刊論文
ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing會議論文集

網絡擴展解釋

多處理機性能指多處理機系統在并行處理任務時的效率和能力，包括計算速度、資源利用率、任務協調效率等綜合指标。以下從定義、影響因素及評估維度進行詳細解釋：

1.核心定義

多處理機性能衡量的是由多台處理機組成的系統在執行任務時的整體效能。其核心目标是通過并行處理提高系統吞吐量、縮短響應時間，同時确保資源分配的合理性。

2.性能關鍵影響因素

硬件結構：包括處理機數量、互連網絡拓撲（如共享内存或分布式内存）、通信帶寬等。例如，共享内存結構需解決數據一緻性沖突，而分布式結構依賴通信效率。
并行算法：任務能否有效分解為并行子任務直接影響性能。負載不均衡或同步開銷過大會降低效率。
系統開銷：處理機間的通信延遲、同步機制（如鎖競争）、操作系統調度策略等均可能成為性能瓶頸。

3.主要評估維度

加速比（Speedup）：$S_p = frac{T_1}{T_p}$，其中$T_1$為單機執行時間，$T_p$為多處理機執行時間。理想情況下加速比接近處理機數量，但實際受限于并行化程度。
效率（Efficiency）：$E_p = frac{S_p}{p}$，衡量處理機資源的利用率。效率越低，說明并行化成本越高。
可擴展性：系統在增加處理機時保持性能線性增長的能力，與通信開銷和任務劃分策略密切相關。

4.優化方向

減少通信開銷：通過局部性優化或異步通信降低同步頻率。
動态負載均衡：實時調整任務分配以避免部分處理機空閑。
硬件加速：采用專用互聯網絡（如InfiniBand）或高速緩存一緻性協議提升數據交互速度。

如需進一步了解具體案例或數學推導，可參考權威教材中關于多處理機性能模型的章節。