是一种并行计算模型,用于处理大规模数据集的计算任务。它将计算任务划分为多个阶段,并通过将数据流经过这些阶段来完成计算。每个阶段都有自己的输入和输出,且输入和输出的顺序是有序的。
这种并行计算模型的优势在于可以充分利用多核处理器和分布式系统的计算能力,提高计算效率和吞吐量。同时,由于输入和输出的有序性,可以确保计算结果的正确性和一致性。
应用场景:
- 数据处理:并行流水线可以用于大规模数据的处理和分析,如数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。
- 图像处理:并行流水线可以用于图像处理任务,如图像滤波、图像识别、图像压缩等。
- 视频处理:并行流水线可以用于视频编码、视频解码、视频编辑等任务。
- 大规模计算:并行流水线可以用于大规模计算任务,如科学计算、天气预报、金融建模等。
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