并行计算（Parallel Computing）是一种同时使用多个计算资源来解决计算问题的技术。与传统的串行计算不同，串行计算在单个中央处理单元（CPU）上逐个执行指令，而并行计算则通过将计算任务分解为多个子任务，并分配给多个处理器或计算机节点，以并发方式执行，从而提高计算速度和处理能力。
并行计算的核心思想是“分而治之”，即将一个复杂的问题分解为若干个较小且独立的子任务，然后由多个处理器或计算机节点同时处理这些子任务，最后将结果合并以得到最终答案。这种计算模式可以分为时间并行和空间并行两种类型：时间并行通常指指令流水化，而空间并行则是指使用多个处理器并发执行计算。
并行计算的关键技术包括并行算法、并行计算机架构和并行编程模型。并行算法设计需要考虑数据分配、任务分配、通信和负载均衡等问题；并行计算机架构则定义了处理单元的组织和控制方式，如分布式系统、共享内存系统和异构系统；并行编程模型则提供了描述并行计算过程的抽象方式，例如数据并行模型、任务并行模型和数据流模型。
并行计算的应用领域非常广泛，包括科学计算、工程计算、金融计算、生物计算和人工智能等。例如，在高性能计算中，通过GPU并行计算可以显著提高计算任务的处理速度和效率，特别是在深度学习、图像处理和科学计算等领域。此外，分布式并行计算通过将任务分解并行执行于多个计算机上，能够充分利用多台计算机的计算能力，提高计算效率。
并行计算是一种通过利用多处理器或多计算机协同工作来加速计算过程的技术，其优势在于能够快速解决大规模且复杂的计算问题，并在多个领域展现出广泛的应用前景
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