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Parallelverarbeitungsanwendungen Powerpoint-Präsentationsfolien

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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien:

Dieses vollständige Deck deckt verschiedene Themen ab und hebt wichtige Konzepte hervor. Es verfügt über PPT-Folien, die Ihren geschäftlichen Anforderungen gerecht werden. Diese vollständige Deck-Präsentation betont Powerpoint-Präsentationsfolien für parallele Verarbeitungsanwendungen und enthält Vorlagen mit professionellen Hintergrundbildern und relevanten Inhalten. Dieses Deck besteht aus insgesamt fünfzig Folien. Unsere Designer haben anpassbare Vorlagen erstellt und dabei Ihre Bequemlichkeit im Auge behalten. Sie können die Farbe, den Text und die Schriftgröße ganz einfach bearbeiten. Darüber hinaus können Sie bei Bedarf Inhalte hinzufügen oder löschen. Erhalten Sie Zugriff auf diese vollständig bearbeitbare vollständige Präsentation, indem Sie unten auf die Download-Schaltfläche klicken.

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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1 : Diese Folie zeigt den Titel Parallel Processing Applications.
Folie 2 : Diese Folie zeigt den Titel Agenda Parallelverarbeitungsanwendungen.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Überblick über Parallelverarbeitung.
Folie 5 : Diese Folie gibt einen Überblick über die Parallelverarbeitung.
Folie 6 : Diese Folie zeigt die Grundlagen der Parallelcomputerarchitektur, die in einer Vielzahl von Parallelcomputern zu finden sind.
Folie 7 : Diese Folie zeigt die kritischen Merkmale der Parallelverarbeitung.
Folie 8 : Diese Folie beschreibt die Funktionsweise der Parallelverarbeitung, von der Aufschlüsselung eines komplizierten Prozesses bis zur Zuweisung jeder Komponente an den Prozessor.
Folie 9 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Bedeutung der parallelen Verarbeitung.
Folie 10 : Diese Folie beschreibt die Bedeutung der parallelen Verarbeitung in unserem täglichen Leben und Geschäft.
Folie 11 : Diese Folie stellt dar, wie Unternehmen die Parallelverarbeitung nutzen können, indem sie komplexen Code effizienter ausführen.
Folie 12 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Unterschied zwischen serieller und paralleler Verarbeitung.
Folie 13 : Diese Folie zeigt den Vergleich zwischen serieller und paralleler Verarbeitung auf der Grundlage von Faktoren wie Kosten, Prozessorwärme und Zeit zum Ausführen einer Aufgabe.
Folie 14 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Architektur der Parallelverarbeitung.
Folie 15 : Diese Folie stellt die symmetrische Multiprocessing-Technik der Parallelverarbeitung dar, bei der ein einziger gemeinsam genutzter Hauptspeicher mit mehreren identischen CPUs gekoppelt ist.
Folie 16 : Diese Folie stellt die massiv parallele Verarbeitungsarchitektur dar, die für die parallele Verarbeitung optimiert wurde.
Folie 17 : Diese Folie beschreibt die uneinheitliche Speicherarchitektur der parallelen Verarbeitung und Komponenten, einschließlich lokaler Speicher, Prozessoren und Verbindungsnetzwerke.
Folie 18 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Arten von Parallelprozessorsystemen und Computing.
Folie 19 : Diese Folie repräsentiert den Einzelbefehls- und Einzeldatenstromtyp der Parallelverarbeitung.
Folie 20 : Diese Folie zeigt die Einzelbefehls- und Mehrfachdatenstromtypen der parallelen Verarbeitung und wie Aufgaben darin ausgeführt werden.
Folie 21 : Diese Folie skizziert eine andere Art der Parallelverarbeitung, nämlich MISD, und ihre Komponenten wie Speicher, Steuereinheit, Prozessor, Datenstrom.
Folie 22 : Diese Folie veranschaulicht die mehreren Anweisungen und mehreren Datenströme.
Folie 23 : Diese Folie zeigt die wichtigsten Arten von parallelem Computing von Open-Source- und lizenzierten Anbietern.
Folie 24 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Hardware und Betriebssysteme, die Parallelverarbeitung unterstützen.
Folie 25 : Diese Folie beschreibt den Überblick über die busbasierte Interkommunikation in paralleler Verarbeitung, und jeder Prozessor hat seinen eigenen Cache-Speicher in dieser Struktur.
Folie 26 : Diese Folie stellt die Einführung in den geschalteten Speicherzugriff dar, und ein Kreuzschienenschalter ist installiert, um Prozessoren zu verbinden.
Folie 27 : Diese Folie zeigt den Überblick über die Hypercubes-Hardwarestruktur für Parallelverarbeitung, und jeder Prozessor in diesem System ist ein ganzer Computer.
Folie 28 : Diese Folie gibt einen Überblick über verschiedene Betriebssysteme für die Parallelverarbeitung.
Folie 29 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Anwendungen der Parallelverarbeitung.
Folie 30 : Diese Folie stellt die Anwendung der Parallelverarbeitung in Wissenschaft, Forschung und Energie dar, einschließlich der Wettervorhersagen, die wir auf unseren Telefonen abrufen.
Folie 31 : Diese Folie zeigt die Verwendung von Multiprozessor-Computern in der Astronomie und wie Forscher das vier Jahrzehnte alte Rätsel durch parallele Supercomputer lösen könnten.
Folie 32 : Diese Folie zeigt die Verwendung paralleler Verarbeitungssysteme in der Öl- und Gasindustrie, da Algorithmen große Datenmengen verarbeiten, um Bohrern in unwegsamem Gelände zu helfen.
Folie 33 : Diese Folie stellt die Anwendung der Parallelverarbeitung in der Landwirtschaftsabteilung dar, wo Forscher mit ihrer Hilfe korrekte Vorhersagen treffen können.
Folie 34 : Diese Folie beschreibt die Anwendung der Parallelverarbeitung in der Geschäftswelt.
Folie 35 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Zeitleiste für parallele Verarbeitungssysteme.
Folie 36 : Diese Folie beschreibt den Zeitplan für parallele Verarbeitungssysteme und enthält die Schritte zum Ersetzen der seriellen Prozessorsysteme durch parallele Prozessoren.
Folie 37 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Roadmap für Parallelprozessorsysteme.
Folie 38 : Diese Folie zeigt die Roadmap für Parallelprozessorsysteme.
Folie 39 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Dashboard für Parallelverarbeitungssysteme.
Folie 40 : Diese Folie repräsentiert das Dashboard für das Parallelverarbeitungssystem.
Folie 41 : Diese Folie enthält Titel für zusätzliche Folien.
Folie 42 : Dies ist die Symbolfolie.
Folie 43 : Diese Folie zeigt gestapelte Jahresgewinn-Liniendiagramme für verschiedene Produkte.
Folie 44 : Diese Folie zeigt einen 30-60-90-Tage-Plan für Projekte.
Folie 45 : Diese Folie zeigt Posts für frühere Erfahrungen von Kunden.
Folie 46 : Diese Folie zeigt ein Puzzle zur Anzeige von Unternehmenselementen.
Folie 47 : Diese Folie zeigt generierte Ideen.
Folie 48 : Diese Folie zeigt das Venn-Diagramm.
Folie 49 : Diese Folie zeigt Details von Teammitgliedern wie Name, Bezeichnung usw.
Folie 50 : Dies ist eine Dankesfolie und enthält Kontaktdaten des Unternehmens wie Büroadresse, Telefonnummer usw.

FAQs

Parallel processing is a computing technique that allows multiple processors to work together to solve a problem more efficiently. The process involves breaking down a complicated task into smaller components and assigning each component to a different processor for simultaneous execution, leading to faster results.

Parallel processing is essential in daily life and businesses as it allows complex tasks to be completed faster and more efficiently. It enables faster processing of large amounts of data, leading to better and accurate predictions, simulations, and modeling. It is also used for tasks like image and video processing, speech recognition, and scientific simulations.

Serial processing involves completing a task sequentially, one component at a time, while parallel processing involves executing multiple components of a task simultaneously using multiple processors. Serial processing is slower than parallel processing and cannot handle complex tasks like parallel processing.

The different types of parallel processing are single instruction single data stream, single instruction multiple data streams, multiple instructions single data stream, and multiple instructions multiple data streams. These types of parallel processing differ in the number of processors, data streams, and instructions they use.

Parallel processing has many applications, including weather prediction, scientific research, energy, oil and gas exploration, agriculture, and commercial operations. It enables faster and more accurate predictions, simulations, and modeling and can process large amounts of data in real-time, leading to better decision making.

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