1) data-parallel programs
数据级并行应用
2) Data parallel application
数据并行应用
3) macro pipelines
数据级并行
1.
On base of parallelism of MPEG-4 decoder, we proposed a scheme, which combine two stages macro pipelines with three-core data parallel.
主要工作及成果有:1、分析MDSP的体系结构,重点研究了核间通信和同步方式,并设计完成核间通信和同步库函数;2、研究MPEG-4视频编解码算法标准,分析MPEG-4解码器算法中存在的相关性,并对解码器各个主要模块的计算复杂度做了分析;3、基于对MPEG-4解码器的并行性分析,提出了2级宏流水和3核数据级并行相结合的并行解码器实现方案;4、在MDSP上,采用SDP以及SDP和QLink混合两种通信方式实现了并行MPEG-4解码器。
4) Application Level parallel
应用级并行
5) Data level parallelism
数据级并行性
6) Parallel Application layer Inspection Algorithm
并行应用层数据检验算法
补充资料：并行数据库
并行数据库
parallel database
匕ingxing shuluku并行数据库(paralle.datab睽)以并行计算机为硬件环境并能充分发挥多处理和1/0并行性的数据库。 目前，并行数据库以研究为主，其研究主要围绕关系数据库进行，集中研究如下4个方面: (1)实现数据库查询并行化的数据流方法 此种方法利用关系操作的固有并行性，可以较为方便的对查询作并行处理。此种方法简单、有效，目前已被很多并行数据库采用。 (2)并行数据库的物理组织 此方法是研究如何把一个关系划分为多个子集合并将其分布到多个处理结点上去(称为数据库划分)，其目的是使并行数据库能并行地进行查询处理，并能够进行读写多个磁盘，充分发挥系统的V(拼行性。获摇划今对于并行数据库的性能有很大影响，目前数据划分方法主要有三种，它们是一维数据划分、多维数据划分和传统物理存储结构的并行化。 (3)新的并行数据操作算法 近年研究表明，使用并行数据操作算法以实现查询并行处理可以充分地发挥多处理机并行性，极大地提高系统查询处理的效率和能力。近年来许多并行算法已被提出，主要是围绕Join操作的算法较多，它们有基于嵌套循环的并行J成n算法，基于黝找一Merge的并行Joln算法以及并行I七sh一Join算法。 (4)查询优化 查询优化不仅是传统数据库的重要组成部分，也是并行数据库的重要组成部分。具有多个J成n操作的复杂查询(简称M」查询)的优化问题是查询优化的核心问题，有关此项研究虽然刚开始，但已取得不少可喜成果。 目前，著名的并行数据库系统有:Arbre，Bubha，%26叮卫11a，Teradat及习〕RS等。随着并行计算机系统的发展，并行数据库也将会得到极大的发展。 (李建中徐洁络)
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参考词条