分布式計算英文解釋翻譯、分布式計算的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed computation

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

計算的英語翻譯：

calculate; compute; cast; count; figure up; calculation; computation
【計】 calc; calculating; computing; tallying
【經】 calculate; calculation; computation; computing element; reckon
reckoning

專業解析

分布式計算（Distributed Computing）是一種通過計算機網絡将計算任務分配到多個獨立節點上協同完成的技術模式。其核心在于利用分散的資源實現高效并行處理，常用于處理大規模數據或複雜問題（Wikipedia, 2023）。以下是其關鍵要素的漢英對照解釋：

定義與特征（Definition & Characteristics）
分布式計算系統由多個物理或虛拟節點（Nodes）組成，這些節點通過消息傳遞（Message Passing）或遠程過程調用（RPC）實現通信。其典型特征包括可擴展性（Scalability）、容錯性（Fault Tolerance）和透明性（Transparency）（IEEE, 2023）。
核心技術（Core Technologies）
- 任務分片（Task Partitioning）：将大型任務拆解為子任務并分配到不同節點，例如MapReduce框架（IBM, 2021）。
- 一緻性協議（Consensus Protocols）：如Paxos或Raft算法，用于确保節點間狀态同步。
- 負載均衡（Load Balancing）：優化資源分配以提升效率，常見于雲計算平台如AWS Lambda（NIST, 2020）。
應用場景（Applications）
分布式計算廣泛應用于以下領域：
- 科學模拟：如氣候建模（Climate Modeling）通過BOINC平台整合全球計算資源。
- 區塊鍊：比特币網絡利用分布式賬本技術實現去中心化交易驗證。
- 邊緣計算：在物聯網（IoT）中減少數據傳輸延遲。
權威參考（References）
- 維基百科對分布式計算的标準化定義與曆史演變分析（鍊接：https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_computing）。
- IBM技術白皮書《分布式系統設計原則》中關于容錯機制的論述（鍊接：https://www.ibm.com/cloud/architecture/architectures/distributed-computing）。
- NIST特别出版物SP 500-322提出的分布式計算性能評估框架（鍊接：https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.500-322.pdf）。

網絡擴展解釋

分布式計算是一種通過将複雜任務分解為多個子任務，并利用多台計算機協同處理的計算模式。以下是其核心要點：

一、定義與核心原理

分布式計算将大型計算任務拆分為多個子任務，分配給網絡中的多台計算機（節點）并行處理，最終合并結果。節點之間通過網絡通信協作，形成統一的計算系統。例如，在AI模型訓練中，海量數據被分割後由多台服務器并行處理，顯著縮短計算時間。

二、主要特點

高性能與高效率：通過并行處理加速計算，適用于大規模數據場景（如基因組分析）。
可擴展性：可動态增減計算節點，靈活應對業務需求變化。
高容錯性：單節點故障不會影響整體任務，系統自動重分配子任務。
資源優化：利用閑置計算資源（如志願計算），降低成本。

三、典型應用場景

人工智能：分布式訓練大模型（如DeepSeek）
大數據分析：使用Dask庫處理TB級CSV文件
科學計算：氣候模拟、粒子物理研究
雲計算服務：AWS Lambda等無服務器架構

四、實現工具示例

Dask：Python生态的并行計算庫，兼容Pandas/NumPy接口
Ray：通用分布式計算框架，支持機器學習工作流

五、數學表達示例

假設總任務$T$分解為$n$個子任務，分布式計算總耗時可表示為： $$ T{total} = max{1 le i le n}(ti) + t{merge} $$ 其中$ti$為子任務處理時間，$t{merge}$為結果合并時間，體現并行加速優勢。

可通過權威技術文檔（如AWS白皮書）或開源框架文檔（Dask官方指南）獲取更多實現細節。