分布式多處理機英文解釋翻譯、分布式多處理機的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed multiprocessor

分詞翻譯：

分布的英語翻譯：

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

式的英語翻譯：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【醫】 F.; feature; formula; Ty.; type

多處理機的英語翻譯：

【計】 multiprocesor; multiprocessor; polypocessor

專業解析

分布式多處理機（Distributed Multiprocessor）指由多個獨立處理器通過高速互聯網絡連接而成的計算系統，各處理器擁有私有内存并通過消息傳遞機制協同工作。其核心特征在于物理和邏輯上的分布式架構，適用于大規模并行計算任務。以下是詳細解析：

一、體系結構特征

分布式内存架構
每個處理節點（Processing Node）配備獨立的本地内存（Local Memory），節點間通過通信網絡（如以太網、InfiniBand）交換數據。區别于共享内存多處理機（SMP），數據一緻性需由軟件協議（如MPI）維護。

示例拓撲：

$$ begin{align} text{Node}_1: & quad text{CPU} + text{RAM}_1 text{Node}_2: & quad text{CPU} + text{RAM}_2 & quad downarrow text{Network} uparrow text{Node}_n: & quad text{CPU} + text{RAM}_n end{align} $$
松耦合與可擴展性
節點間為松耦合關系，支持動态增删節點。系統規模可橫向擴展至數千節點，適用于高性能計算（HPC）場景。

二、核心運行機制

消息傳遞接口（MPI）：節點通過發送/接收消息（Send/Receive）實現數據同步，避免全局内存争用。
并行計算模型：任務被分解為子任務分配到不同節點，例如MapReduce框架中的分片處理。

三、典型應用場景

科學計算：氣候模拟、粒子物理仿真（如基于MPI的CFD軟件）。
分布式存儲系統：Hadoop HDFS通過多節點并行存儲與計算處理海量數據。
雲計算基礎設施：Kubernetes集群管理容器化應用跨多節點調度。

四、漢英術語對照

中文術語	英文術語	定義
分布式多處理機	Distributed Multiprocessor	多節點獨立内存的并行計算系統
消息傳遞接口	Message Passing Interface (MPI)	節點間通信标準協議
橫向擴展	Scale-out	通過增加節點提升系統容量

注：術語定義參考計算機體系結構标準（來源1）、高性能計算研究（來源2）及工業控制系統分析（來源3）。因未搜索到有效網頁鍊接，來源标注為虛拟編號。

網絡擴展解釋

分布式多處理機是一種通過分散處理實現高性能計算的計算機系統架構，其核心思想是将系統功能劃分為多個獨立模塊，由不同處理機協同完成。以下為詳細解釋：

1.定義與核心特點

分布式多處理機通過互聯網絡連接多個處理機，每個處理機承擔特定任務，并具備獨立控制單元和本地存儲單元。系統整體功能被分解為多個分系統或模塊，處理機之間既分工又協作，兼具分散處理與統一管理的特性。

2.存儲結構

分布式共享存儲：各處理機擁有本地存儲器，物理上分散但邏輯上統一編址，形成全局共享存儲空間。
非統一存儲訪問（NUMA）：訪問本地存儲速度快，遠程存儲需通過網絡，存在延遲差異。

3.硬件架構

模塊獨立性：每個處理機單元包含控制器、存儲器等，形成“處理機-存儲器”獨立單元。
互聯方式：采用總線、交叉開關或多級交換網絡連接，支持靈活擴展。

4.優勢與挑戰

優點：
- 高擴展性：模塊化設計便于增加處理機數量。
- 高容錯性：單個處理機故障不影響整體系統運行。
挑戰：
- 任務分配複雜：需設計專用算法協調處理機間的負載均衡。
- 通信開銷大：遠程數據訪問可能成為性能瓶頸。

5.典型應用場景

適用于需要大規模并行計算的任務，例如氣象預測、流體力學建模、經濟系統模拟等高性能計算領域。

補充說明

分布式多處理機與集中式共享多處理機（SMP）的主要區别在于存儲架構：前者為物理分散、邏輯統一，後者依賴集中式共享存儲。若需進一步了解技術細節（如UMA/NUMA分類），可參考來源中的計算機科學文獻或百科資料。