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平行處理 - 教育百科
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國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | Parallel Processing |
| 作者： | 陳啟勳 |
| 日期： | 2000年12月 |
| 出處： | 教育大辭書 |
辭書內容
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名詞解釋： 在記憶檢索或記憶掃瞄作業的實驗裡，個人面對新的刺激項目時，必須搜尋腦中已有的記憶項目，然後與此新的刺激項目相比對，以確定這一新的刺激項目是否為已有的記憶項目中的一個項目。假使實驗者以速示器將2453四個數字同時呈現後，要求受試者放聲唸出這些數字，並將它們記在短期記憶中。然後假定實驗者又呈現一個數字，例如5，並問受試者這個新的記憶項目是否為剛才所呈現過的已有的記憶項目中的一個。受試者的答案當然為「是」。此時，搜尋及比對的方式分為平行處理和序列處理；平行處理是指將已有的記憶項目同時全部搜尋出來，然後一齊與這一新的刺激項目比對。在上例中，受試者已有的記憶項目有2453等四項，而受試者所面對的新的刺激項目為5。如果受試者是將四個已有的記憶項目同時找出來，與5做比對，以確定是否與已有的記憶項目相同，則此種同時與已有的記憶項目做比對的方式，稱之為平行處理。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_平行處理 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
基本資料
| 英文： | Parallel Processing |
| 作者： | 曾秋香 |
| 日期： | 1995年12月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 平行處理是一種有效率的資訊處理方式，主要是強調一個計算過程中，並行事件能夠顯現出來。而並行性意味著平行性、同時性及管道性(Pipelining)。其中平行事件發生在同一時間裡的多重資源中；同時事件發生在同一時間瞬間；至於管道性則發生於一些重疊的時間內。透過電腦中，各類事件的並行行為，可提高系統的效能。 許多人以為只要改進硬體技術，就可加快處理器的速度。其實平行處理需要有好的平行計算方法(Parallel Algorithm)及平行處理的架構，才能將速度改善。能同時發生的動作之數目決定平行處理的級數，級數愈高，效能就愈高。基本上，平行處理採用了兩種不同的方法：重疊式與重複式。重疊式是說，不同階段的計算運作可以同時執行；而重複式則是提供數個相同的資源，以便同一個計算式運作可以分為數段在這些資源上同時執行。 從程式的觀點來看，平行處理可以分成兩種：內隱性(Implicity)與外顯性(Explicitly)。內隱性有兩種編譯器：即向量式編譯器，係專門處理重疊式的；並行式編譯器，則針對重複式的。好的編譯器能夠自動將程式碼予以50%到70%的平行處理，速度大約是一般循序處理的2倍或3倍。外顯性，是由使用者根據本身電腦的架構來設計，還可使用平行的計算方法。 依據弗林(Flynn)的分類，電腦的架構可分為SISD (Single-Instruction Single-Datastream)、SIMD(Single-Instruction, Multiple-Datastream) MISD(Multiple-Instruction, Single-Datastream)，NIMD(Multiple-Instruction, Multiple-Datastream)，與平行處理有關的為SIMD及MIMD。SIMD架構的代表是陣列處理器，此種處理器最適合於解決本質上可映射到陣列處理器架構的問題，通常有數百甚或數千個處理單元。影像處理就是應用此種架構。MIMD架構的代表為UNIX作業系統，具有複程式本質，能對應到複處理器，自動增加系統在單位時間內完成工作的件數，甚至在某些特例上還可加快單一運算的速度。UNIX有管道機構，能將單一的工作畫分成數個獨立處理程序，彼此間透過程序內溝通方式互傳訊息。 硬體的進步是一日千里，硬體技術以現今的速度進步神速，已幾乎不可能再經由硬體技術的改進而加快處理器的速度了，唯有加強平行處理的研究，平行處理的計算方法，把工作適當的切割，分配給各處理器，同時作業，才能加快作業的速度。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_平行處理 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |