4373
Переводчик Беркович Евгений Михайлович
654Свободен
Дата регистрации: 19 августа, 2015 г.
Россия, Москва
Мужской
Специализации:
Письменные переводы (Перевод сайтов, Деловая и личная переписка, Художественный, Экономический, Договоры и контракты, Технический, Информационные технологии, Интернет, электронная коммерция, Искусство / литература, История, Кино и ТВ, Компьютеры: «железо», Компьютеры: общая тематика, Компьютеры: программы, Компьютеры: сети, Музыка, Мультимедиа, Перевод личных документов, Политика, Электротехника)
Редактура
Стаж работы:
3 года
Родной язык:
Русский
Иностранные языки:
Английский
Фрилансер
Зарегистрирован как ИП
Программы:
Trados 2011 (Studio, Multiterm, Winalign, Tageditor), Abby Finereader, Tstream Editor, Excel, Adobe (Photoshop, Premiere, Audition), Nero, Avid Liquid, Avid Media Composer, Pro Tools, Oracle, Pinnacle Studio, Access.
Образование:
- Российский Государственный Гуманитарный Университет, Историко-Архивный Институт, Факультет Технотронных Архивов и Документов. (специальность – «технотронные и аудиовизуальные архивы» (кино- фото- и фоноархивы, электронные архивы) (1998-2003 гг.).
- Московский институт лингвистики. Центр дополнительного образования. Программа профессиональной переподготовки «Перевод и переводоведение» (английский язык) (2013-2014 гг.). Аттестационная работа -- «Специфика англо-русского научно-технического перевода (на примере руководства пользователя Pro Tools Reference Guide)».
- несколько курсов работы с ПК, видео
Возраст:
44 года
О себе:
Профессиональные навыки: имею опыт письменного перевода с и на английский, опыт работы с ИТ, электронными и видеодокументами.
Пишу рассказы, имею две публикации.
Документы, подтверждающие квалификацию:
Образцы переводов
Введение
Благодаря широкому распространению высокопроизводительных кластерных вычислительных систем стало актуальным использование процессоров с распределенной памятью. Вычисления в распределенной памяти отличны от вычислений в общей памяти тем, что в распределенной памяти для взаимодействия процессоров используется интерфейс передачи сообщений. Системы с распределенной памятью являются архитектурно более сложными устройствами, чем системы с общей памятью.
Для подобных систем, прежде чем создавать параллельную программу, необходимо знать общую архитектуру параллельной машины и топологию межпроцессорных связей, которая существенна для программирования. Это связано с отсутствием автоматического распараллеливания, которое позволяло бы превращать любую последовательную программу в параллельную и обеспечивало бы ее высокую производительность [26]. Нужно в явном виде увязывать структуру алгоритма решаемой задачи со структурой вычислительной системы и обеспечивать правильность взаимодействия множества параллельно независимых друг от друга процессов. [1]
В последнее время параллельным вычислениям было посвящено много работ. В целом все эти работы можно было бы условно разделить на ряд основных категорий: работы в области исследования параллельных алгоритмов, их структуры и качества [4, 6, 10]; развитие общей теории параллельного программирования [3, 5, 16]; решение частных прикладных задач [27]; работы, посвященные построению параллельных алгоритмов для задач узкого класса из некоторой области с примерами параллельных алгоритмов вычислительной математики [11]; работы, в которых были предложены формальные модели, позволяющие описывать функционирование последовательных процессов, исполняющихся параллельно[2, 9, 20]; решение проблем планирования вычислительного процесса [15, 18, 23] и др.
Достичь увеличения скорости вычислений, как известно, можно двумя путями. Первый способ: с помощью выбора высокоскоростной модификации архитектуры ЭВМ. Но возможности данного способа ограничены в силу своих физических особенностей. Второй способ – программный. При этом способе разработчику параллельной программы необходимо выбрать модель архитектуры, допускающее параллельную реализацию алгоритма и решить важный вопрос: как создать параллельную программу.
Благодаря широкому распространению высокопроизводительных кластерных вычислительных систем стало актуальным использование процессоров с распределенной памятью. Вычисления в распределенной памяти отличны от вычислений в общей памяти тем, что в распределенной памяти для взаимодействия процессоров используется интерфейс передачи сообщений. Системы с распределенной памятью являются архитектурно более сложными устройствами, чем системы с общей памятью.
Для подобных систем, прежде чем создавать параллельную программу, необходимо знать общую архитектуру параллельной машины и топологию межпроцессорных связей, которая существенна для программирования. Это связано с отсутствием автоматического распараллеливания, которое позволяло бы превращать любую последовательную программу в параллельную и обеспечивало бы ее высокую производительность [26]. Нужно в явном виде увязывать структуру алгоритма решаемой задачи со структурой вычислительной системы и обеспечивать правильность взаимодействия множества параллельно независимых друг от друга процессов. [1]
В последнее время параллельным вычислениям было посвящено много работ. В целом все эти работы можно было бы условно разделить на ряд основных категорий: работы в области исследования параллельных алгоритмов, их структуры и качества [4, 6, 10]; развитие общей теории параллельного программирования [3, 5, 16]; решение частных прикладных задач [27]; работы, посвященные построению параллельных алгоритмов для задач узкого класса из некоторой области с примерами параллельных алгоритмов вычислительной математики [11]; работы, в которых были предложены формальные модели, позволяющие описывать функционирование последовательных процессов, исполняющихся параллельно[2, 9, 20]; решение проблем планирования вычислительного процесса [15, 18, 23] и др.
Достичь увеличения скорости вычислений, как известно, можно двумя путями. Первый способ: с помощью выбора высокоскоростной модификации архитектуры ЭВМ. Но возможности данного способа ограничены в силу своих физических особенностей. Второй способ – программный. При этом способе разработчику параллельной программы необходимо выбрать модель архитектуры, допускающее параллельную реализацию алгоритма и решить важный вопрос: как создать параллельную программу.
Introduction
The use of distributed memory processors has become of current concern due to the wide spreading of high-performance cluster computing systems. The computing in a distributed memory is different from the computing in a shared memory, because in a distributed memory a message passing interface is used. Distributed memory systems are more architecturally complicated devices than shared memory systems.
For such systems it is necessary to have knowledge of a parallel computer general architecture and the essential for the programming topology of interprocessor communications before the creation of a parallel program. This is because of the absence of an automatic parallelization that affords to turn any sequential program into a parallel one and maintains its high performance [26]. The structure of an algorithm of the current task has to be connected explicitly with structure of a computing system and the communication among many parallel, independent processes has to be valid. [1]
In recent times many researches were devoted to parallel computing. As a whole, these researches may be conventionally divide into the range of main categories: researches of parallel algorithms, their structure and quality [4, 6, 10]; the development of the general theory of parallel programming [3, 5, 16]; handling of applied partial problems [27]; researches devoted to the development of parallel algorithms for restrictive class tasks of some area, with parallel algorithms of computing mathematics examples [11]; researches those include formal models letting to describe the functioning of sequential processes executed simultaneously [2, 9, 20]; resolving problems of sequencing [15, 18, 23] etc.
As is known, the computing speed may be increased in two ways. The first way is to choose the high-speed modification of computer architecture. But this way is of the little scope because of its physical features. The second way is program. The program builder using this way has to choose the architecture model that allows the parallel algorithm realization and to settle the important issue of the creation of a parallel program.
The use of distributed memory processors has become of current concern due to the wide spreading of high-performance cluster computing systems. The computing in a distributed memory is different from the computing in a shared memory, because in a distributed memory a message passing interface is used. Distributed memory systems are more architecturally complicated devices than shared memory systems.
For such systems it is necessary to have knowledge of a parallel computer general architecture and the essential for the programming topology of interprocessor communications before the creation of a parallel program. This is because of the absence of an automatic parallelization that affords to turn any sequential program into a parallel one and maintains its high performance [26]. The structure of an algorithm of the current task has to be connected explicitly with structure of a computing system and the communication among many parallel, independent processes has to be valid. [1]
In recent times many researches were devoted to parallel computing. As a whole, these researches may be conventionally divide into the range of main categories: researches of parallel algorithms, their structure and quality [4, 6, 10]; the development of the general theory of parallel programming [3, 5, 16]; handling of applied partial problems [27]; researches devoted to the development of parallel algorithms for restrictive class tasks of some area, with parallel algorithms of computing mathematics examples [11]; researches those include formal models letting to describe the functioning of sequential processes executed simultaneously [2, 9, 20]; resolving problems of sequencing [15, 18, 23] etc.
As is known, the computing speed may be increased in two ways. The first way is to choose the high-speed modification of computer architecture. But this way is of the little scope because of its physical features. The second way is program. The program builder using this way has to choose the architecture model that allows the parallel algorithm realization and to settle the important issue of the creation of a parallel program.
Тарифы
Письменный перевод:
Английский
150-300
РУБ
/ 1800 знаков
Редактура
100-500
РУБ
/ 1800 знаков
