什么是并行计算？
并行计算是一种通过同时执行多个任务来提高计算效率的技术，常用于处理大规模数据或复杂算法。它能显著缩短程序运行时间，是高性能计算的核心。
- 核心优势：加速计算、优化资源利用、处理并行化任务
- 应用场景：科学模拟、机器学习、大数据分析、实时渲染等
- 技术基础：多核CPU、GPU加速、分布式集群、异步编程
常见并行计算技术
多线程（Multi_Threaded_Programming）
通过创建多个线程实现任务并发，适用于I/O密集型或计算密集型操作。分布式计算（Distributed_Computing）
利用多台机器组成的集群，通过网络协同处理任务，如Hadoop、Spark框架。GPU加速（GPU_Acceleration）
利用图形处理器的并行计算能力，适合矩阵运算、深度学习等场景。异步编程（Asynchronous_Programming）
通过非阻塞方式处理任务，提升程序响应速度，如使用async/await或消息队列。
实践建议
- 学习资源：点击查看并行计算进阶技巧
- 开发工具：推荐使用Python的
multiprocessing模块或C++的OpenMP库 - 避坑指南：注意线程安全、内存同步和任务负载均衡问题