Definition of parallel processing

parallel processingnoun

xử lý song song

/ˌpærəlel ˈprəʊsesɪŋ//ˌpærəlel ˈprɑːsesɪŋ/

The term "parallel processing" refers to the execution of multiple tasks simultaneously in a computer system. It contrasts with serial processing, which involves carrying out operations one after the other in a sequential order. The concept of parallel processing emerged in the 1960s with the development of large-scale mainframe computers that had multiple processing units. By splitting a large computation into smaller sub-tasks and processing them concurrently, parallel processing enables faster computation and reduced processing time for complex computational tasks such as scientific simulations, data analysis, and image processing. The use of specialized parallel processing architectures, including distributed clusters, shared memory multiprocessors, and graphics processing units (GPUs), has enabled significant advancements in computationally intensive applications, such as weather forecasting, drug discovery, and machine learning.

namespace
Example:
  • The human brain is capable of parallel processing, allowing us to perform multiple tasks simultaneously, such as listening to music, walking, and thinking about our next meeting.

    Bộ não con người có khả năng xử lý song song, cho phép chúng ta thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc, chẳng hạn như nghe nhạc, đi bộ và suy nghĩ về cuộc họp tiếp theo.

  • Modern computers also utilize parallel processing, allowing them to carry out multiple computational tasks at the same time, significantly improving their overall performance and efficiency.

    Máy tính hiện đại cũng sử dụng xử lý song song, cho phép thực hiện nhiều tác vụ tính toán cùng lúc, cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu quả tổng thể.

  • Parallel processing can also be observed in nature, as ants can process and communicate information simultaneously, ultimately leading to the optimization of their colonies.

    Quá trình xử lý song song cũng có thể được quan sát thấy trong tự nhiên, khi loài kiến ​​có thể xử lý và truyền đạt thông tin đồng thời, cuối cùng dẫn đến việc tối ưu hóa đàn kiến ​​của chúng.

  • Some programming languages, such as Python, have built-in features for parallel processing, known as multithreading, which can significantly reduce processing time and enhance program performance.

    Một số ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python, có các tính năng tích hợp để xử lý song song, được gọi là đa luồng, có thể giảm đáng kể thời gian xử lý và nâng cao hiệu suất chương trình.

  • In image or signal processing, parallel processing is crucial in handling high-dimensional data because it enables faster, concurrent operations, thereby increasing efficiency and reducing processing time.

    Trong xử lý hình ảnh hoặc tín hiệu, xử lý song song đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu đa chiều vì nó cho phép thực hiện các hoạt động đồng thời nhanh hơn, do đó tăng hiệu quả và giảm thời gian xử lý.

  • Certain applications in finance and data analytics employ parallel processing techniques to crunch large amounts of data and generate accurate insights quickly.

    Một số ứng dụng trong tài chính và phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật xử lý song song để xử lý lượng lớn dữ liệu và nhanh chóng đưa ra thông tin chi tiết chính xác.

  • Researchers have also discovered that some animals, such as dolphins, can process multiple stimuli simultaneously, exhibiting parallel processing abilities.

    Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng một số loài động vật, chẳng hạn như cá heo, có thể xử lý nhiều kích thích cùng lúc, thể hiện khả năng xử lý song song.

  • Parallel processing can also be employed in machine learning algorithms to increase speed and accuracy, as it enables multiple data analysis operations to take place simultaneously.

    Xử lý song song cũng có thể được sử dụng trong các thuật toán học máy để tăng tốc độ và độ chính xác, vì nó cho phép nhiều hoạt động phân tích dữ liệu diễn ra đồng thời.

  • In some cases, parallel processing can help mitigate bottlenecks in systems by distributing processing power across multiple nodes or processors.

    Trong một số trường hợp, xử lý song song có thể giúp giảm thiểu tình trạng tắc nghẽn trong hệ thống bằng cách phân phối sức mạnh xử lý trên nhiều nút hoặc bộ xử lý.

  • While parallel processing offers numerous advantages, it can also be challenging to implement and optimize, as factors such as synchronization, resource contention, and load balancing must be carefully addressed.

    Mặc dù xử lý song song mang lại nhiều lợi thế nhưng việc triển khai và tối ưu hóa cũng có thể gặp nhiều thách thức vì các yếu tố như đồng bộ hóa, tranh chấp tài nguyên và cân bằng tải phải được xử lý cẩn thận.

Related words and phrases