Logo ka.boatexistence.com

რომელია მასიურად პარალელური დამუშავება?

Სარჩევი:

რომელია მასიურად პარალელური დამუშავება?
რომელია მასიურად პარალელური დამუშავება?

ვიდეო: რომელია მასიურად პარალელური დამუშავება?

ვიდეო: რომელია მასიურად პარალელური დამუშავება?
ვიდეო: What is Massive Parallel Processing 2024, მაისი
Anonim

მასივურად პარალელური დამუშავება (MPP) არის შენახვის სტრუქტურა, რომელიც შექმნილია მრავალი პროცესორის მიერ პროგრამის ოპერაციების კოორდინირებული დამუშავებისთვის ამ კოორდინირებულ დამუშავებას შეუძლია იმუშაოს პროგრამის სხვადასხვა ნაწილზე. თითოეული პროცესორი იყენებს საკუთარ ოპერაციულ სისტემას და მეხსიერებას.

რომელია მასიურად პარალელური განაწილებული პროცესორი?

MPP (მასიურად პარალელური დამუშავება) არის პროგრამის კოორდინირებული დამუშავება მრავალი პროცესორის მიერ, რომლებიც მუშაობენ პროგრამის სხვადასხვა ნაწილზე, თითოეული პროცესორი იყენებს საკუთარ ოპერაციულ სისტემას და მეხსიერება. … ზოგიერთ დანერგვაში 200-მდე ან მეტ პროცესორს შეუძლია იმუშაოს ერთსა და იმავე აპლიკაციაზე.

რომელ კომპიუტერშია შესაძლებელი პარალელური დამუშავება?

ნებისმიერ სისტემას, რომელსაც აქვს ერთზე მეტი CPU, შეუძლიაშეასრულოს პარალელური დამუშავება, ისევე როგორც მრავალბირთვიანი პროცესორები, რომლებიც ჩვეულებრივ გვხვდება დღეს კომპიუტერებზე. მრავალბირთვიანი პროცესორები არის IC ჩიპები, რომლებიც შეიცავს ორ ან მეტ პროცესორს უკეთესი მუშაობისთვის, ენერგიის შემცირებული მოხმარებისთვის და მრავალი ამოცანის უფრო ეფექტური დამუშავებისთვის.

რა არის პარალელური დამუშავების მაგალითი?

პარალელური დამუშავებისას ჩვენ ერთდროულად ვიღებთ ინფორმაციის მრავალ სხვადასხვა ფორმას. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მხედველობაში. მაგალითად, როდესაც ხედავთ ავტობუსს, რომელიც თქვენსკენ მოდის, თქვენ ხედავთ მის ფერს, ფორმას, სიღრმესა და მოძრაობას ერთდროულად თუ თქვენ უნდა შეაფასოთ ეს ყველაფერი ერთდროულად, ძალიან დიდი დრო დასჭირდეს.

რა არის პარალელური დამუშავება დიდ მონაცემებში?

პარალელური დამუშავება არის ტექნიკა, რომელსაც იყენებენ პროფესიონალები და მონაცემთა მეცნიერები მრავალ პროცესორში გამოთვლებისას, ეს არის CPU, რომელიც დაგეხმარებათ მთლიანი პროექტის ცალკეული ნაწილების უკეთ დამუშავებაში.მსგავსი ტექნიკები გამოიყენება პროფესიონალების მიერ მონაცემთა დიდი ნაკრების უფრო სწრაფი და ეფექტური დამუშავებისთვის.

გირჩევთ: