Logo ru.boatexistence.com

Что такое массово-параллельная обработка?

Оглавление:

Что такое массово-параллельная обработка?
Что такое массово-параллельная обработка?

Видео: Что такое массово-параллельная обработка?

Видео: Что такое массово-параллельная обработка?
Видео: ЖИРНЫЙ И ПЛОТНЫЙ ВОКАЛ - ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ КОМПРЕССИЯ 2024, Май
Anonim

Массивно-параллельная обработка (MPP) - это структура хранения, предназначенная для скоординированной обработки программных операций несколькими процессорами Эта скоординированная обработка может работать с различными частями программы с каждый процессор использует свою собственную операционную систему и память.

Что такое массивно-параллельный распределенный процессор?

MPP (массово-параллельная обработка) - это скоординированная обработка программы несколькими процессорами, работающими над разными частями программы, при этом каждый процессор использует свою собственную операционную систему и Память. … В некоторых реализациях над одним приложением может работать до 200 и более процессоров.

В каком компьютере возможна параллельная обработка?

Любая система, имеющая более одного ЦП, может выполнять параллельную обработку, а также многоядерные процессоры, которые обычно используются в современных компьютерах. Многоядерные процессоры - это интегральные микросхемы, содержащие два или более процессора для повышения производительности, снижения энергопотребления и более эффективной обработки нескольких задач.

Каков пример параллельной обработки?

При параллельной обработке мы одновременно получаем несколько разных форм информации. Это особенно важно в зрении. Например, когда вы видите приближающийся к вам автобус, вы видите его цвет, форму, глубину и движение одновременно Если бы вам пришлось оценивать эти вещи по отдельности, это бы слишком долго.

Что такое параллельная обработка больших данных?

Параллельная обработка - это техника, используемая профессионалами и специалистами по обработке и анализу данных при вычислениях на нескольких процессорах, которые помогают лучше обрабатывать отдельные части общего проекта. Подобные методы используются профессионалами для более быстрой и эффективной обработки больших наборов данных.

Рекомендуемые: