This HTML5 document contains 217 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-ca	http://ca.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
n11	https://global.dbpedia.org/id/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pl	http://pl.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fi	http://fi.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
dbp	http://dbpedia.org/property/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item

dbr:Stream_processing

rdf:type

yago:YagoLegalActor dbo:ProgrammingLanguage yago:YagoLegalActorGeo yago:Worker109632518 yago:Object100002684 yago:Person100007846 yago:Model110324560 yago:WikicatModelsOfComputation dbo:MusicGenre yago:PhysicalEntity100001930 yago:LivingThing100004258 yago:Whole100003553 yago:CausalAgent100007347 yago:Assistant109815790 yago:Organism100004475

rdfs:label

Streamprozessor تحليل متدفق Stream processing Processament de fluxos Stream processing 스트림 프로세싱 Przetwarzanie strumieniowe 串流處理 Stream processing ストリーム・プロセッシング Багатопотокове оброблення даних Stream processing

rdfs:comment

In computer science, stream processing (also known as event stream processing, data stream processing, or distributed stream processing) is a programming paradigm which views data streams, or sequences of events in time, as the central input and output objects of computation. Stream processing encompasses dataflow programming, reactive programming, and distributed data processing. Stream processing systems aim to expose parallel processing for data streams and rely on streaming algorithms for efficient implementation. The software stack for these systems includes components such as programming models and query languages, for expressing computation; stream management systems, for distribution and scheduling; and hardware components for acceleration including floating-point units, graphics p Przetwarzanie strumieniowe (ang. stream processing) – paradygmat programowania, odpowiednik programowania przepływu danych (ang. dataflow programming), przetwarzaniu strumieni wydarzeń (ang. event-stream processing) oraz (ang. reactive programming), dzięki któremu niektóre programy mogą łatwiej wykorzystywać ograniczoną formę przetwarzania równoległego. Takie aplikacje mogą wykorzystywać wiele jednostek obliczeniowych, takich jak jednostka zmiennoprzecinkowa w jednostce przetwarzania grafiki czy programowalne macierze bramek (FPGA) bez jawnego zarządzania pamięcią, synchronizacją lub komunikacją między tymi jednostkami. Stream processing est un paradigme de programmation, équivalent à et , qui permet à des applications d'exploiter une forme limitée de parallélisme. Ces applications peuvent utiliser des unités de calcul, tel que les FPUs sur un GPU ou FPGAs sans gestion explicite d'allocation, synchronisation ou communication entre eux. ストリーム・プロセッシング (英: stream processing) は、並列処理を実現するプログラミング手法の一つである。ストリームプロセッシングを用いることにより、コンピュータープログラマーはチップ上の多数の'コア'（あるいは、演算の単位）や、それぞれに接続されたバスやメモリ、I/Oなどを別々に管理せずにアクセスできる能力の恩恵を受けることができる。 Lo stream processing è un paradigma di programmazione parallela di tipo SIMD che permette ad alcune applicazioni di sfruttare semplicemente una forma limitata di elaborazione parallela. Le applicazioni utilizzano delle unità funzionali come FPU o GPU senza doversi preoccupare di gestirne la sincronizzazione o la comunicazione tra le unità funzionali, sgravando il programmatore da uno dei principali problemi della programmazione parallela. Stream Processing (ou Processamento de Fluxo em tradução livre), consistem em um modelo de processamento semelhante a SIMD (single instruction, multiple data), possibilitando que aplicações possam explorar limitadas formas de processamento paralelo. Essas aplicações podem usar múltiplas unidades de processamento, como FPU's (unidade de ponto flutuante) de uma GPU ou Field-programmable gate array, sem gerir explicitamente a alocação, sincronização ou comunicação entre as unidades. 스트림 프로세싱(stream processing)은 제한된 형태의 병렬 처리를 응용 프로그램들이 쉽게 이용할 수 있도록하는 SIMD(single instruction, multiple data)와 관련이 있는 컴퓨터 프로그래밍의 한 양식이다. 그런 응용 프로그램들은 GPU 또는 FPGA(field programmable gate arrays) 상에 있는 FPU들과 같은 다수의 연산기들을 명시적 할당, 동기화, 또는 유닛들 간의 통신을 관리하는 것 없이도 사용할 수 있다. تحليل متدفق (بالإنجليزية: Stream Processing)‏ وهو نموذج من البرمجة بواسطة الحاسوب والتي تمكن بعض البرامج من الاستفادة من الحوسبة المتوازية. فهذه البرامج تستطيع التحليل على عدة وحدات تحليلية مثل الموجودة داخل وحدة معالجة الرسوميات بدون الحاجة إلى إدارة التوزيع التحليل بشكل مُوسّع، وبدون الحاجة إلى تزامن أو تواصل وحدات التحليل فيما بينها. Багатопото́кове обро́блення да́них (англ. Multi-data-stream processing) — програмний та/або апаратний спосіб побудови архітектури обладнання, що дає змогу здійснювати одночасне оброблення двох або більше послідовностей даних під керуванням однієї або більше послідовностей команд (див. Багатонитковість). Залежно від за кількостей потоків команд і даних та від організації системи розрізняють наступні архітектури: 串流處理(Stream processing)是一種計算機編程範式，相當於數據流程編程，，和反應式編程 ，其允許一些應用更容易地利用了有限形式的並行處理。這些應用程序可以使用多個計算單元，例如圖形處理上的浮點運算器或現場可編程門陣列（FPGAs），而無需明確管理這些單元之間的分配，同步或通信。 串流處理範例通過限制可執行的並行計算來簡化並行軟件和硬件。給定一個數據序列（串流處理），一系列操作（內核函數）被應用到串流中的每個元素。例如：直播軟件。內核函數通常使用流水線(計算)，並且嘗試優化本地片上內存重用，以便最大限度地減少帶寬損失，並通過外部存儲器交互。典型的是統一串流式傳輸，其中一個內核函數應用於流中的所有元素。由於內核和流抽象展現了數據依賴性，編譯器工具可以完全自動化和優化片上管理任務。串流處理硬件可以使用記分板例如，當依賴關係變得已知時啟動直接記憶體存取（DMA）。手動DMA管理的取消減少了軟件的複雜性，並且相關的硬件緩存I / O消除，減少了專用計算單元（例如算術邏輯單元）必須涉及服務的數據區域擴展。 在20世紀80年代，串流處理在數據流編程中得到了探索。一個例子是語言SISAL（單一賦值語言中的流和迭代）。 El processament de fluxos és un paradigma de , equivalent a la programacio amb flux de dades, , i programació reactiva, que permet a algunes aplicacions explotar més fàcilment una forma limitada de . Tals aplicacions poden utilitzar unitats computacionals múltiples, com les FPUs en un GPU o field programmable gate arrays (FPGAs), sense una assignació de control explicita, sincronització, o comunicació entre les unitats. Durant la dècada de 1980 el flux de processament va ser explorat en . Un exemple és el llenguatje SISAL (Corrents d'Iteració en una Sola Assignació de Llengua). Als Streamprozessor wird eine spezielle Art des Koprozessors bezeichnet und zugleich eine kleine skalare Recheneinheit, die in solchen Koprozessoren auftreten kann.

dcterms:subject

dbc:Computer_architecture dbc:Models_of_computation dbc:GPGPU dbc:Programming_paradigms

dbo:wikiPageID

2786727

dbo:wikiPageRevisionID

1123650173

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:SWAR dbr:Washington_University_in_St._Louis dbr:Parallel_computing dbr:Technical_University_of_Munich dbr:Polytechnic_University_of_Catalonia dbr:RaftLib dbr:Reactive_programming dbr:Arithmetic_logic_unit dbr:Gamebryo dbr:Compute_kernel dbr:Apama_(software) dbr:PCI_Express dbr:UQAC dbr:Central_processing_unit dbr:Video_surveillance dbr:Rambus dbr:AMD dbr:Ateji_PX dbr:GPU dbr:DARPA dbr:Amiga dbr:Apache_Apex dbr:WSO2 dbr:C_(programming_language) dbr:Intrinsic_function dbr:Lib_Sh dbr:Computer_science dbr:Pontifical_Catholic_University_of_Rio_Grande_do_Sul dbr:Data_Stream_Management_System dbr:Stanford_University dbr:Shading_language dbr:SISAL dbr:Single_instruction,_multiple_threads dbr:Real_Time_Streaming_Protocol dbr:Single_instruction,_single_data dbr:Programming_model dbr:Texas_Instruments dbr:Vector_(geometric) dbr:Data_stream_management_system dbr:Data_stream_mining dbr:OpenMP dbr:Data_stream dbr:Partitioned_global_address_space dbr:Real-time_computing dbr:AccelerEyes dbr:Sony_Computer_Entertainment dbr:Intel dbr:Software_AG dbr:Molecular_modeling_on_GPU dbr:Data_processing dbr:Apache_Storm dbr:BrookGPU dbr:TSMC dbr:Direct_memory_access dbr:OpenHMPP dbc:Computer_architecture dbr:Query_language dbr:List_of_Google_acquisitions dbr:Flow-based_programming dbr:Apache_Spark dbr:Toshiba_Corporation dbc:GPGPU dbr:Dimension_reduction dbr:Complex_event_processing dbr:Field-programmable_gate_array dbr:Array-of-Structures_(AoS)_and_Structure-of-Arrays_(SoA) dbr:PowerPC dbr:AltiVec dbr:Scoreboarding dbr:Cell_(microprocessor) dbr:Distributed_computing dbc:Models_of_computation dbr:Athlon_64 dbr:Bill_Dally dbr:University_of_Denver dbr:Floating-point_unit dbr:Vector_processor dbr:Array_of_structures dbr:Scheduling_(computing) dbr:Java_(programming_language) dbr:Multifunction_printer dbr:Computation dbr:Graphics_processing_unit dbr:Pipeline_(computing) dbr:Intel_Ct dbr:Apache_NiFi dbr:CUDA dbr:Nvidia_Tesla dbr:Stream_Processing dbr:CAL_Actor_Language dbc:Programming_paradigms dbr:Apache_Kafka dbr:Video_conferencing dbr:Blitter dbr:Hardware_acceleration dbr:Structure_of_arrays dbr:Streaming_algorithm dbr:University_of_Hertfordshire dbr:ISSCC dbr:Digital_signal_processing dbr:Digital_signal_processor dbr:AMD_FireStream dbr:Stanford dbr:Array_data_structure dbr:Cell_processor dbr:Dataflow dbr:Dataflow_programming dbr:ATI_Technologies dbr:Functional_reactive_programming dbr:Solution_stack dbr:Streaming_SIMD_Extensions dbr:RapidMind dbr:Stream_Processors,_Inc dbr:SQL dbr:Instruction_pipeline dbr:Intel_Pentium dbr:IBM dbr:API dbr:MIT dbr:DDR_SDRAM dbr:University_of_Waterloo dbr:Programming_paradigm dbr:Multiple_instruction,_multiple_data dbr:Apache_Flink dbr:High-throughput_computing dbr:JVM dbr:GPGPU dbr:AT&T dbr:Single_instruction,_multiple_data dbr:Nvidia

owl:sameAs

dbpedia-zh:串流處理 dbpedia-fa:پردازش_جریان n11:vNLz dbpedia-uk:Багатопотокове_оброблення_даних dbpedia-de:Streamprozessor dbpedia-ja:ストリーム・プロセッシング dbpedia-it:Stream_processing dbpedia-fi:Stream_processing dbpedia-fr:Stream_processing dbpedia-pl:Przetwarzanie_strumieniowe wikidata:Q2006448 dbpedia-ar:تحليل_متدفق freebase:m.082qbz dbpedia-ko:스트림_프로세싱 dbpedia-pt:Stream_processing yago-res:Stream_processing dbpedia-ca:Processament_de_fluxos

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Reflist dbt:Ref dbt:Short_description dbt:Clarify dbt:Citation_needed dbt:Confusing_section dbt:Parallel_Computing dbt:Columns-list

dbp:date

August 2018

dbo:abstract

Багатопото́кове обро́блення да́них (англ. Multi-data-stream processing) — програмний та/або апаратний спосіб побудови архітектури обладнання, що дає змогу здійснювати одночасне оброблення двох або більше послідовностей даних під керуванням однієї або більше послідовностей команд (див. Багатонитковість). Залежно від за кількостей потоків команд і даних та від організації системи розрізняють наступні архітектури: * архітектура з одним потоком команд і кількома потоками даних (SIMD), наприклад, векторний або ; * архітектура з паралельно-централізованим керуванням потоком даних; * архітектури з множиною потоків даних і множиною потоків команд (MIMD), а саме: тісно зв'язані, близько зв'язані або слабко зв'язані; * структуровані матриці , включно з . Lo stream processing è un paradigma di programmazione parallela di tipo SIMD che permette ad alcune applicazioni di sfruttare semplicemente una forma limitata di elaborazione parallela. Le applicazioni utilizzano delle unità funzionali come FPU o GPU senza doversi preoccupare di gestirne la sincronizzazione o la comunicazione tra le unità funzionali, sgravando il programmatore da uno dei principali problemi della programmazione parallela. Il paradigma dello stream processing semplifica lo sviluppo dell'hardware e del software limitando le operazioni che possono essere eseguite. Questo paradigma presume di avere i dati da elaborare organizzati in gruppi (stream) e che questi possano essere elaborati applicando ad essi una serie di operazioni. Configurazioni nelle quali una serie di operazioni devono essere applicate a tutti i dati sono comuni. Spesso le operazioni vengono elaborate tramite l'utilizzo di strutture a pipeline al fine di ridurre i tempi di elaborazione e spesso vengono utilizzate delle cache on-chip al fine di ridurre gli accessi alla memoria centrale. Dato che queste strutture spesso eseguono una serie di operazioni note a priori su estesi insiemi di dati le pipeline e le cache on-chip si possono configurare al fine di ridurre/eliminare le latenze e i blocchi che normalmente si presentano nei microprocessori. Questo permette di realizzare unità con elevate prestazioni ma con delle cache di dimensioni modeste, assegnando la maggior parte dei transistor alle unità di elaborazione, cosa non possibili nei processori tradizionali che dovendo elaborare programmi strutturati in modo arbitrario necessitano di cache di grandi dimensioni e di strutture complesse per seguire il flusso del programma in esecuzione. Durante gli anni ottanta lo stream processing è stato estesamente studiato durante lo sviluppo della . Un esempio di questi studi è il linguaggio SISAL (Streams and Iteration in a Single Assignment Language). El processament de fluxos és un paradigma de , equivalent a la programacio amb flux de dades, , i programació reactiva, que permet a algunes aplicacions explotar més fàcilment una forma limitada de . Tals aplicacions poden utilitzar unitats computacionals múltiples, com les FPUs en un GPU o field programmable gate arrays (FPGAs), sense una assignació de control explicita, sincronització, o comunicació entre les unitats. El paradigma de processament de fluxos simplifica la paral·lelització del programari i maquinari amb la restricció de la computació paral·lela que es pot realitzar. Donada una seqüència de dades (stream), una sèrie d'operacions, s'aplican a cada element de la seqüència. El flux uniforme, on un nucli de la funció s'aplica a tots els elements del flux, és típic. Les funcions del nucli solen ser en canonada, i la memòria local del chip és reutilitzada per a minimitzar l'amplada de banda de la memòria externa. Des del nucli i el flux d'abstraccions exposen les dependències de dades, les eines de compilació poden automatitzar completament i optimitzar les tasques de gestio del chip. El processament de fluxos pot utilitzar , per exemple, per al llançament de DMAs en temps d'execució, quan les dependències són conegudes. L'eliminació de l'administrador de DMA manual redueix la complexitat programari , i l'eliminació de les caches de maquinari redueix la quantitat d'area no dedicada a unitats computacionals com les ALUs. Durant la dècada de 1980 el flux de processament va ser explorat en . Un exemple és el llenguatje SISAL (Corrents d'Iteració en una Sola Assignació de Llengua). Stream processing est un paradigme de programmation, équivalent à et , qui permet à des applications d'exploiter une forme limitée de parallélisme. Ces applications peuvent utiliser des unités de calcul, tel que les FPUs sur un GPU ou FPGAs sans gestion explicite d'allocation, synchronisation ou communication entre eux. In computer science, stream processing (also known as event stream processing, data stream processing, or distributed stream processing) is a programming paradigm which views data streams, or sequences of events in time, as the central input and output objects of computation. Stream processing encompasses dataflow programming, reactive programming, and distributed data processing. Stream processing systems aim to expose parallel processing for data streams and rely on streaming algorithms for efficient implementation. The software stack for these systems includes components such as programming models and query languages, for expressing computation; stream management systems, for distribution and scheduling; and hardware components for acceleration including floating-point units, graphics processing units, and field-programmable gate arrays. The stream processing paradigm simplifies parallel software and hardware by restricting the parallel computation that can be performed. Given a sequence of data (a stream), a series of operations (kernel functions) is applied to each element in the stream. Kernel functions are usually pipelined, and optimal local on-chip memory reuse is attempted, in order to minimize the loss in bandwidth, associated with external memory interaction. Uniform streaming, where one kernel function is applied to all elements in the stream, is typical. Since the kernel and stream abstractions expose data dependencies, compiler tools can fully automate and optimize on-chip management tasks. Stream processing hardware can use scoreboarding, for example, to initiate a direct memory access (DMA) when dependencies become known. The elimination of manual DMA management reduces software complexity, and an associated elimination for hardware cached I/O, reduces the data area expanse that has to be involved with service by specialized computational units such as arithmetic logic units. During the 1980s stream processing was explored within dataflow programming. An example is the language SISAL (Streams and Iteration in a Single Assignment Language). ストリーム・プロセッシング (英: stream processing) は、並列処理を実現するプログラミング手法の一つである。ストリームプロセッシングを用いることにより、コンピュータープログラマーはチップ上の多数の'コア'（あるいは、演算の単位）や、それぞれに接続されたバスやメモリ、I/Oなどを別々に管理せずにアクセスできる能力の恩恵を受けることができる。 Als Streamprozessor wird eine spezielle Art des Koprozessors bezeichnet und zugleich eine kleine skalare Recheneinheit, die in solchen Koprozessoren auftreten kann. تحليل متدفق (بالإنجليزية: Stream Processing)‏ وهو نموذج من البرمجة بواسطة الحاسوب والتي تمكن بعض البرامج من الاستفادة من الحوسبة المتوازية. فهذه البرامج تستطيع التحليل على عدة وحدات تحليلية مثل الموجودة داخل وحدة معالجة الرسوميات بدون الحاجة إلى إدارة التوزيع التحليل بشكل مُوسّع، وبدون الحاجة إلى تزامن أو تواصل وحدات التحليل فيما بينها. 串流處理(Stream processing)是一種計算機編程範式，相當於數據流程編程，，和反應式編程 ，其允許一些應用更容易地利用了有限形式的並行處理。這些應用程序可以使用多個計算單元，例如圖形處理上的浮點運算器或現場可編程門陣列（FPGAs），而無需明確管理這些單元之間的分配，同步或通信。 串流處理範例通過限制可執行的並行計算來簡化並行軟件和硬件。給定一個數據序列（串流處理），一系列操作（內核函數）被應用到串流中的每個元素。例如：直播軟件。內核函數通常使用流水線(計算)，並且嘗試優化本地片上內存重用，以便最大限度地減少帶寬損失，並通過外部存儲器交互。典型的是統一串流式傳輸，其中一個內核函數應用於流中的所有元素。由於內核和流抽象展現了數據依賴性，編譯器工具可以完全自動化和優化片上管理任務。串流處理硬件可以使用記分板例如，當依賴關係變得已知時啟動直接記憶體存取（DMA）。手動DMA管理的取消減少了軟件的複雜性，並且相關的硬件緩存I / O消除，減少了專用計算單元（例如算術邏輯單元）必須涉及服務的數據區域擴展。 在20世紀80年代，串流處理在數據流編程中得到了探索。一個例子是語言SISAL（單一賦值語言中的流和迭代）。 Przetwarzanie strumieniowe (ang. stream processing) – paradygmat programowania, odpowiednik programowania przepływu danych (ang. dataflow programming), przetwarzaniu strumieni wydarzeń (ang. event-stream processing) oraz (ang. reactive programming), dzięki któremu niektóre programy mogą łatwiej wykorzystywać ograniczoną formę przetwarzania równoległego. Takie aplikacje mogą wykorzystywać wiele jednostek obliczeniowych, takich jak jednostka zmiennoprzecinkowa w jednostce przetwarzania grafiki czy programowalne macierze bramek (FPGA) bez jawnego zarządzania pamięcią, synchronizacją lub komunikacją między tymi jednostkami. Stream Processing (ou Processamento de Fluxo em tradução livre), consistem em um modelo de processamento semelhante a SIMD (single instruction, multiple data), possibilitando que aplicações possam explorar limitadas formas de processamento paralelo. Essas aplicações podem usar múltiplas unidades de processamento, como FPU's (unidade de ponto flutuante) de uma GPU ou Field-programmable gate array, sem gerir explicitamente a alocação, sincronização ou comunicação entre as unidades. O stream processing simplifica softwares e hardwares paralelos restringindo a computação paralela que pode ser executada. Dado um conjunto de dados (um fluxo ou stream), uma série de operações (funções do kernel) é aplicada a cada elemento na corrente, ou seja, um streaming uniforme, onde uma operação é aplicada a todos os elementos do fluxo. Hardware de stream processing podem usar scoreboarding, por exemplo, para lançar DMA em tempo de execução, quando dependências tornam-se conhecidas. A eliminação de gestão manual do DMA reduz a complexidade do software. 스트림 프로세싱(stream processing)은 제한된 형태의 병렬 처리를 응용 프로그램들이 쉽게 이용할 수 있도록하는 SIMD(single instruction, multiple data)와 관련이 있는 컴퓨터 프로그래밍의 한 양식이다. 그런 응용 프로그램들은 GPU 또는 FPGA(field programmable gate arrays) 상에 있는 FPU들과 같은 다수의 연산기들을 명시적 할당, 동기화, 또는 유닛들 간의 통신을 관리하는 것 없이도 사용할 수 있다.

gold:hypernym

dbr:Paradigm

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:Stream_processing?oldid=1123650173&ns=0

dbo:wikiPageLength

36663

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Stream_processing