Logo lt.boatexistence.com

Kas yra masinis lygiagretus apdorojimas?

Turinys:

Kas yra masinis lygiagretus apdorojimas?
Kas yra masinis lygiagretus apdorojimas?

Video: Kas yra masinis lygiagretus apdorojimas?

Video: Kas yra masinis lygiagretus apdorojimas?
Video: Parallel Computing Explained In 3 Minutes 2024, Gegužė
Anonim

Masiškai lygiagretus apdorojimas (MPP) yra saugyklos struktūra, sukurta suderintam programos operacijų apdorojimui, kurį atlieka keli procesoriai Šis suderintas apdorojimas gali veikti įvairiose programos dalyse, kiekvienas procesorius naudoja savo operacinę sistemą ir atmintį.

Kas yra masiškai lygiagrečiai paskirstytas procesorius?

MPP (masiškai lygiagretus apdorojimas) yra koordinuotas programos apdorojimas keliais procesoriais, kurie veikia skirtingose programos dalyse, kai kiekvienas procesorius naudoja savo operacinę sistemą ir atmintis. … Kai kuriuose diegimuose su ta pačia programa gali dirbti iki 200 ar daugiau procesorių.

Kuriame kompiuteryje galimas lygiagretus apdorojimas?

Bet kuri sistema, turinti daugiau nei vieną procesorių, gali atlikti lygiagretų apdorojimą, taip pat kelių branduolių procesorius, kurie šiandien dažniausiai randami kompiuteriuose. Kelių branduolių procesoriai yra IC lustai, kuriuose yra du ar daugiau procesorių, kad būtų geresnis našumas, sumažintas energijos suvartojimas ir efektyvesnis kelių užduočių apdorojimas.

Koks lygiagretaus apdorojimo pavyzdys?

Lygiagrečiai apdorojant, tuo pačiu metu gauname kelių skirtingų formų informaciją. Tai ypač svarbu regėjimui. Pavyzdžiui, kai matote link jūsų atvažiuojantį autobusą, matote jo spalvą, formą, gylį ir judėjimą vienu metu Jei turėtumėte tuos dalykus vertinti po vieną, tai būtų užtrunka per ilgai.

Kas yra lygiagretus didelių duomenų apdorojimas?

Lygiagretusis apdorojimas yra technika, kurią profesionalai ir duomenų mokslininkai naudoja skaičiuodami keliuose procesoriuose, tai yra centriniai procesoriai, kurie padės geriau tvarkyti atskiras viso projekto dalis. Profesionalai naudoja tokius metodus, kad galėtų greičiau ir efektyviau apdoroti didelius duomenų rinkinius.

Rekomenduojamas: