For a simple multi-core device, we

For a simple multi-core device, we could either use a low-level coarse-grained
threading API, such as Win32 or POSIX threads, or use a data-parallel model such
as OpenMP. Writing a coarse-grained multithreaded version of the same function
would require dividing the work (i.e., loop iterations) between the threads. Because
there may be a large number of loop iterations and the work per iteration is small, we
would need to chunk the loop iterations into a larger granularity (a technique called
strip mining, (Cooper and Torczon, 2011)).

النتائج (العربية) 1:

لجهاز متعددة النواة بسيطة، يمكننا إما استخدام API خشن الحبيبات
خيوط ذات المستوى المنخفض، مثل Win32 وأو المواضيع POSIX، أو استخدام نموذج مواز البيانات مثل
كما قانون الزواج. ان كتابة نسخة مؤشرات خشن الحبيبات من نفس وظيفة
تتطلب تقسيم العمل (أي التكرار حلقة) بين المواضيع. لأن
قد يكون هناك عدد كبير من التكرارات حلقة والعمل في التكرار هو صغير، ونحن
سوف تحتاج إلى قطعة التكرار حلقة إلى تحبب أكبر (تقنية تسمى
قطاع التعدين، (كوبر وtorczon، 2011)).

النتائج (العربية) 2:

لجهاز متعددة النواة بسيطة، يمكننا أن نستخدم أما مستوى منخفض الحبيبات الخشنة
خيوط API، مثل مؤشرات الترابط Win32 أو POSIX، أو استخدام نموذج بيانات موازية مثل
كقانون الزواج. كتابة صيغة خشن الحبيبات ذات مؤشرات ترابط متعددة لنفس الوظيفة
يتطلب تقسيم العمل (أي، حلقة التكرار) بين مؤشرات الترابط. لأن
قد يكون هناك عدد كبير من التكرارات حلقة وعمل كل تكرار صغير، نحن
سيحتاج إلى القطعة حلقة التكرار إلى تقسيمات أكبر (تقنية تسمى
قطاع التعدين، (كوبر وتوركزون، 2011)).