并行计算的例子

资 源 简 介

并行计算的例子

详 情 说 明

并行计算是一种同时使用多个计算资源来解决复杂问题的技术，目的是通过分解任务来提高处理速度和效率。以下介绍几种典型的并行计算实现方式：

多线程编程是最常见的单机并行手段，它允许程序在单个进程内创建多个执行线程。操作系统会在处理器核心间调度这些线程，实现真正的并行处理。典型的应用场景包括图像处理、数据批量转换等计算密集型任务。

分布式计算系统将任务分散到多台物理机器上执行。Hadoop和Spark这类框架采用MapReduce编程模型，通过将大数据集分割成小块，分配到集群节点并行处理，最后聚合结果。这种方式适合处理TB/PB级别的海量数据。

GPU加速计算是另一种重要范式。显卡的数千个流处理器核心可以同时执行相同的指令流，特别适合矩阵运算等高度并行化的数值计算。深度学习训练就大量依赖GPU的并行计算能力。

现代编程语言通常内置并行计算支持。例如Python的multiprocessing模块可以绕过GIL限制，Java的Fork/Join框架能自动分解递归任务，Go语言的goroutine提供了轻量级并发机制。

在实际应用中，并行计算能够将原先需要数小时完成的任务压缩到几分钟，但也要注意避免竞态条件、死锁等问题，合理设计任务分解策略才能发挥最大效益。