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parallel-processing

"parallel-processing" metninin Korece çevirisi

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병렬 처리

Support multiple information users - Create point-in-time copies for other parallel-processing needs

여러 정보 사용자 지원 - 다른 병렬 처리 요구를 위해 시점 복제본 생성

In 2006, the creation of our CUDA programming model and Tesla GPU platform opened up the parallel-processing capabilities of the GPU to general-purpose computing.

2006년에 개발된 NVIDIA의 CUDA 프로그래밍 모델과 Tesla GPU 플랫폼은 GPU의 병렬 처리 기능을 일반 용도의 컴퓨팅에 사용할 수 있게 해 주었습니다.

This parallel-processing capability allows your business to significantly increase its efficiency and productivity.

이 병렬 프로세싱 기능을 통해 기업에서는 효율성과 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

This parallel-processing capability can give your business a significant boost in efficiency and productivity.

이 병렬 프로세싱 기능을 통해 기업에서는 효율성과 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

Local replication can significantly enhance your current business and technical operations by providing you with access points to production data; enabling parallel-processing activities like backups and disk-based recovery after logical corruptions; and creating test environments for faster time to revenue for applications.

로컬 복제는 운영 데이터에 대한 액세스 지점을 제공하고, 논리적 손상 후 백업 및 디스크 기반 복구 같은 병렬 처리 작업을 가능하게 하며, 실제 환경에서 애플리케이션이 제대로 작동하는지 철저하게 테스트하여 수익 창출을 가속화하고 현재의 업무 운영과 기술 운영을 크게 향상시킬 수 있습니다.

By 2019, parallel-processing computer clusters will be 50 to 100 times more powerful in most respects.

2019년이면 대부분의 병렬처리 컴퓨터 클러스터 성능은 50배에서 100배 정도 강력해질 것입니다.

Local replication can significantly enhance your current business and technical operations by providing you with access points to production data, to enable parallel-processing activities like backups, disk-based recovery after logical corruptions, and creating test environments for faster time to revenue for applications.

로컬 복제는 운영 데이터에 대한 액세스 포인트를 제공하므로 백업, 논리적 손상에 대한 디스크 기반 복구, 애플리케이션의 신속한 수익 창출을 위한 테스트 환경 생성 등의 병렬 처리 작업이 가능해지며, 따라서 기존의 업무 및 기술 운영을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Local replication can significantly enhance your current business and technical operations by providing you with access points to production data; enabling parallel-processing activities like backups, as well as disk-based recovery after logical corruptions; and creating test environments for faster time to revenue for applications.

로컬 복제를 적절히 활용하면 운영 데이터에 대한 액세스 포인트를 제공하고 백업과 같은 병렬 처리 작업뿐 아니라 논리적 손상 후 디스크 기반 복구까지 가능케 하며, 애플리케이션의 테스트 환경을 만들어 매출 실현 기간을 단축함으로써 기존의 업무 및 기술 운영을 크게 개선할 수 있습니다.