Logo sk.boatexistence.com

Čo je masívne paralelné spracovanie?

Obsah:

Čo je masívne paralelné spracovanie?
Čo je masívne paralelné spracovanie?

Video: Čo je masívne paralelné spracovanie?

Video: Čo je masívne paralelné spracovanie?
Video: Трансильвания Румыния 🇷🇴 Путешествие в Салина Турда Алба Юлия и Сибиу. Отель и достопримечательности 2024, Smieť
Anonim

Massively paralelné spracovanie (MPP) je štruktúra úložiska navrhnutá tak, aby zvládala koordinované spracovanie programových operácií viacerými procesormi Toto koordinované spracovanie môže fungovať na rôznych častiach programu, pričom každý procesor používa svoj vlastný operačný systém a pamäť.

Ktorý je masívne paralelný distribuovaný procesor?

MPP (masívne paralelné spracovanie) je koordinované spracovanie programu viacerými procesormi, ktoré pracujú na rôznych častiach programu, pričom každý procesor používa svoj vlastný operačný systém a Pamäť. … V niektorých implementáciách môže na tej istej aplikácii pracovať až 200 alebo viac procesorov.

Na ktorom počítači je možné paralelné spracovanie?

Akýkoľvek systém, ktorý má viac ako jeden procesor, môže vykonávať paralelné spracovanie, ako aj viacjadrové procesory, ktoré dnes bežne nájdeme v počítačoch. Viacjadrové procesory sú IC čipy, ktoré obsahujú dva alebo viac procesorov pre lepší výkon, nižšiu spotrebu energie a efektívnejšie spracovanie viacerých úloh.

Aký je príklad paralelného spracovania?

Pri paralelnom spracovaní prijímame viacero rôznych foriem informácií súčasne. To je dôležité najmä pri videní. Napríklad, keď vidíte autobus prichádzať k vám, vidíte jeho farbu, tvar, hĺbku a pohyb naraz Ak by ste mali tieto veci posudzovať jednu po druhej, trvá to príliš dlho.

Čo je paralelné spracovanie veľkých dát?

Paralelné spracovanie je technika, ktorú používajú profesionáli a dátoví vedci pri práci s viacerými procesormi, čo sú CPU, ktoré pomôžu lepšie zvládnuť samostatné časti celkového projektu. Techniky, ako sú tieto, používajú profesionáli na rýchlejšie a efektívne spracovanie veľkých súborov údajov.

Odporúča: