【摘 要】
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在生物医学工程领域，由于需要处理的生物医学数据的海量增长，计算机信号处理、图像处理、生物医学控制系统与医学信息管理系统等研究中对计算机的性能提出了越来越高的要求。要满足生物医学工程学科在这些方向的发展需求，仅仅依靠计算机硬件速度的提高已经远远不够，此时，系统结构上的改进成为一种有效的解决手段，特别是当现有的硬件速度达到物理极限时，改进计算机系统的体系架构，就显得更为必要。而现在常用的计算机系统结构
【出 处】
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2019教育发展研究规划科研成果交流会
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在生物医学工程领域，由于需要处理的生物医学数据的海量增长，计算机信号处理、图像处理、生物医学控制系统与医学信息管理系统等研究中对计算机的性能提出了越来越高的要求。要满足生物医学工程学科在这些方向的发展需求，仅仅依靠计算机硬件速度的提高已经远远不够，此时，系统结构上的改进成为一种有效的解决手段，特别是当现有的硬件速度达到物理极限时，改进计算机系统的体系架构，就显得更为必要。而现在常用的计算机系统结构的改进方法，主要是围绕着并行处理技术展开，也就是增加同一时间间隔内的操作数量。使用并行处理技术，无论是在并行计算机上设计求解问题，还是合理设计采用并行计算方案，都能达到解决实际问题的目的。在硬件平台上，多核处理器和各大商业高性能集群的出现，使得并行计算在应用上迈出了重大的第一步，但就目前来讲软件的发展远远跟不上硬件的发展速度。虽然全世界已经有很多科学家投入并行计算软件的研究，但由于其在模型上的多样化和编程环境的复杂性，使得并行计算的应用发展缓慢，并行计算的大规模应用还需要一个很长的过程。
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