并行处理是什么?
并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法;并行处理可同时工作于同一程序的不同方面;并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。
并行处理(Parallel Processing)是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。
并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。
为使用并行处理,首先需要对程序进行并行化处理,也就是说将工作各部分分配到不同处理进程(线程)中。
并行处理由于存在相互关联的问题,因此不能自动实现。另外,并行也不能保证加速。从理论上讲,在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。
特点
只有部分应用程序在满足以下条件的情况下可利用并行处理:具有充足的能充分利用多处理机的应用程序; 并行化目标应用程序或用户需进行新的编码来利用并行程序。
传统上,多处理机专为“并行计算机”所设计,沿着这样的思路,当前 Linux 支持 SMP 奔腾系统,在该系统中多处理机共享单个计算机中的单个存储器和总线接口。每个运行 Linux 的机器组都有可能通过网络互相连接形成并行处理群。第三种选择是使用 Linux 系统作为“主机”,提供专门的相关并行处理机(attached parallel processor)。第四种新选择是寄存器内 SIMD 并行,应用于多媒体扩展(MMX)。
并行处理所需要提供的典型硬件环境有:
单处理机上的单个区;
多处理机(SMP)中的单个区;
多区配置
一个处理机(MPP)中的各区 ;
多处理机(SMP 群)中的各区;
逻辑数据库区(在 AIX 第1版的 DB2 并行版 - DB2 PE 中也称之为多逻辑代码或 MLN)
并行计算机具有代表性的应用领域有:天气预报建摸、VLSI电路的计算机辅助设计、大型数据库管理、人工智能、犯罪控制和国防战略研究等,而且它的应用范围还在不断地扩大。并行处理技术主要是以算法为核心,并行语言为描述,软硬件作为实现工具的相互联系而又相互制约的一种结构技术。
算法基本策略
在并行处理技术中所使用的算法主要遵循三种策略:
1、分而治之法:也就是把多个任务分解到多个处理器或多个计算机中,然后再按照一定的拓扑结构来进行求解。
2、重新排序法:分别采用静态或动态的指令词度方式。
3、显式/隐式并行性结合:显式指的是并行语言通过编译形成并行程序,隐式指的是串行语言通过编译形成并行程序,显式/隐式并行性结合的关键就在于并行编译,而并行编译涉及到语句、程序段、进程以及各级程序的并行性。
更多相关知识,请访问 PHP中文网!!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

如何在FastAPI中實現請求的平行處理和非同步調用FastAPI是一款高效能的PythonWeb框架,它支援並行處理和非同步調用,可以幫助我們更有效率地處理請求。本文將介紹如何在FastAPI中實現請求的平行處理和非同步調用,並提供相關程式碼範例。並行處理請求在FastAPI中實作請求的平行處理,我們可以使用Python的concurrent.futures模組來

標題:PHP開發中的任務並行處理與輪詢實作在實際的PHP開發中,處理任務的並行性和輪詢性是非常常見且重要的操作。本文將介紹如何在PHP中處理任務的並行執行以及輪詢處理,同時提供具體的程式碼範例。一、任務並行處理任務並行處理是指多個任務同時進行,彼此之間不會產生阻塞。在PHP中,有幾種常見的實作並行處理的方法。多執行緒並行處理透過多執行緒的方式可以實現任務的並行處理

簡介在當今快節奏的數位環境中,對於開發人員和資料科學家來說,有效完成計算困難的任務至關重要。幸運的是,由於其適應性和廣泛的生態系統,Python提供了強大的平行處理能力。我們可以將困難的問題分解為更小、更易於管理的活動,並同時進行處理,從而獲得大幅度的效能提升。 Python的平行處理功能使我們能夠利用可用的電腦資源更快、更有效地進行網頁抓取、科學模擬和資料分析等活動。在這篇文章中,我們將透過Python並行處理開始一段旅程。我們將研究許多方法,包括多處理、非同步程式設計和多線程,並學習如何有效地使

如何使用Go協程實作並行處理?建立協程並行計算斐波那契數列。協程透過channel傳遞數據,實現並行計算。主協程接收並處理並行計算的結果。

PHP的平行處理功能透過Process類別實現,可最佳化耗時任務,如影像處理、資料分析和檔案轉換。它將任務分配給多個處理器,減少完成時間,提高應用程式效能。

隨著電腦科技的快速發展,為了滿足大規模資料處理的需求,Java平行處理成為越來越流行的程式設計方式。然而,隨之而來的是Java並行處理錯誤的風險,這些錯誤會對程式的效能和可靠性產生致命的影響。本文將討論Java並行處理錯誤的類型、如何處理和避免這些錯誤。 Java平行處理錯誤一般分為兩類:資料競爭和死鎖。資料競爭是指兩個或多個執行緒同時存取和修改同一片記憶體區域,在

隨著網路科技的不斷發展,Web應用程式的規模與複雜度也越來越高,對程式的效能、可拓展性、健壯性等要求也越來越高。而非同步編程,就是為了滿足這些要求而出現的編程模式之一。 Java作為一門非常流行的程式語言,在非同步程式設計方面也有著豐富的支援。本文將簡單介紹Java中的非同步程式設計。非同步編程簡介非同步編程,簡而言之,就是在事件發生之後才執行對應的操作。相對於同步編

C#開發中如何處理多任務調度和平行處理問題及解決方法在C#開發中,處理多任務調度和並行處理是非常常見的需求。如何有效率地處理多任務和並行任務,可以提高程式的效能和反應速度。本文將介紹如何使用C#的多執行緒和任務並行庫來實現多任務調度和並行處理,並提供具體的程式碼範例。一、多執行緒多執行緒是一種處理多任務的方法,在C#中可以使用Thread類別來建立和啟動執行緒。下面是一個
