Logo hy.boatexistence.com

Ո՞րն է զանգվածաբար զուգահեռ մշակումը:

Բովանդակություն:

Ո՞րն է զանգվածաբար զուգահեռ մշակումը:
Ո՞րն է զանգվածաբար զուգահեռ մշակումը:

Video: Ո՞րն է զանգվածաբար զուգահեռ մշակումը:

Video: Ո՞րն է զանգվածաբար զուգահեռ մշակումը:
Video: ծրագիր ստոմատոլոգիայի համար 2024, Մայիս
Anonim

Զանգվածային զուգահեռ մշակումը (MPP) պահեստավորման կառուցվածք է, որը նախատեսված է բազմաթիվ պրոցեսորների կողմից ծրագրի գործողությունների համակարգված մշակումըԱյս համակարգված մշակումը կարող է աշխատել ծրագրի տարբեր մասերի վրա՝ յուրաքանչյուր պրոցեսոր՝ օգտագործելով իր օպերացիոն համակարգը և հիշողությունը։

Ո՞րն է զանգվածաբար զուգահեռ բաշխված պրոցեսորը:

MPP (զանգվածային զուգահեռ մշակում) ծրագրի համակարգված մշակումն է բազմաթիվ պրոցեսորների կողմից, որոնք աշխատում են ծրագրի տարբեր մասերում, յուրաքանչյուր պրոցեսոր օգտագործելով իր սեփական օպերացիոն համակարգը և հիշողություն. … Որոշ իրականացումներում մինչև 200 կամ ավելի պրոցեսորներ կարող են աշխատել նույն հավելվածի վրա:

Ո՞ր համակարգչում է հնարավոր զուգահեռ մշակումը:

Ցանկացած համակարգ, որն ունի մեկից ավելի պրոցեսոր, կարող էկատարել զուգահեռ մշակում, ինչպես նաև բազմամիջուկ պրոցեսորներ, որոնք այսօր սովորաբար հանդիպում են համակարգիչների վրա: Բազմամիջուկ պրոցեսորները IC չիպեր են, որոնք պարունակում են երկու կամ ավելի պրոցեսորներ ավելի լավ կատարողականության, էներգիայի կրճատման և բազմաթիվ առաջադրանքների ավելի արդյունավետ մշակման համար:

Ո՞րն է զուգահեռ մշակման օրինակը:

Զուգահեռ մշակման ժամանակ մենք միաժամանակ ընդունում ենք տեղեկատվության բազմաթիվ տարբեր ձևեր: Սա հատկապես կարևոր է տեսողության մեջ: Օրինակ, երբ տեսնում եք ավտոբուսը, որը գալիս է դեպի ձեզ, դուք միանգամից տեսնում եք դրա գույնը, ձևը, խորությունը և շարժումը Եթե դուք ստիպված լինեք գնահատել այդ բաները մեկ առ մեկ, ապա դա կլինի: շատ երկար տևի:

Ի՞նչ է զուգահեռ մշակումը մեծ տվյալների մեջ:

Զուգահեռ մշակումը տեխնիկա է, որն օգտագործվում է մասնագետների և տվյալների գիտնականների կողմից մի քանի պրոցեսորներում հաշվելու համար, որը CPU-ն է, որը կօգնի ավելի լավ մշակել ընդհանուր նախագծի առանձին մասերը:Նման տեխնիկան կիրառվում է մասնագետների կողմից՝ տվյալների մեծ հավաքածուների ավելի արագ և արդյունավետ մշակման համար:

Խորհուրդ ենք տալիս: