并行处理

并行处理是指在计算机系统中，将大量的数据或者任务同时分配给多个处理器进行处理，以达到加速处理任务的目的。相比于串行处理，由单个处理器逐个处理每个任务的方式，使用并行处理可以显著提升计算速度和系统性能。

1.并行处理的三种方式

基于数据分布、功能分派和流水线的三种并行处理方式。

• 数据分布：将任务或数据分为独立的部分，在多个处理器上同时执行不同的任务或数据，然后将结果汇总。
• 功能分派：将整个任务或处理过程划分为若干个阶段，对于每个阶段分别分配给一个或一组处理器，并利用通信机制将数据在各阶段之间传递。
• 流水线：将处理过程按照时间顺序分成若干个阶段，每个阶段有自己的处理器，不同阶段之间的处理器可同时执行不同的任务或数据。

2.并行处理的特点

并行处理具有以下几个特点：

• 高效性：并行处理可将一个复杂的任务分割成多个简单的任务分别交由不同处理器执行，使得整个任务可以在较短时间内完成。
• 可靠性：使用并行处理系统可以提供更高的可靠性，因为当其中一个处理器出现故障时，其它处理器仍能够继续完成任务。
• 可扩展性：通过增加更多的处理器，可以有效提升性能和计算速度，使得对于大量数据或计算密集型任务的处理更加快速。

3.并行处理的目的

并行处理主要用于以下几个方面：

• 科学计算：并行处理广泛应用于科学计算领域，如气象模拟、蛋白质结构预测等；
• 大数据处理：对于大量的数据处理任务，如Web搜索引擎、数据挖掘和机器学习等，采用并行处理可大幅提升数据处理和分析速度；
• 图像和信号处理：由于图像和信号处理任务通常需要大量的计算，因此也是一个适合使用并行处理的领域。