计算机并行，绝非简单的“多任务同时运行”，而是通过硬件架构并行化与算法逻辑并行化的深度耦合，突破冯·诺依曼架构的串行瓶颈。从指令级并行（ILP）对CPU流水线的优化，到数据级并行（DLP）在GPU张量运算中的爆发，再到任务级并行（TLP）驱动的分布式集群协作，并行计算构建起“微观指令级-中观芯片级-宏观系统级”的三层算力矩阵。
典型架构中，多核处理器通过共享内存实现线程级协同，如Intel Xeon的超线程技术；异构计算集群则依赖高速互连（InfiniBand、RoCE）完成跨节点数据调度，像超级计算机“ Summit”的CPU-GPU混合并行架构，正是并行计算突破E级算力的标杆实践。
气象模拟中，全球网格的流体力学方程求解，通过区域分解并行将计算域拆解为千万级子任务，分配至数万计算核心；量子化学的电子结构计算，依赖张量并行对哈密顿量矩阵进行分块运算，使百亿原子体系模拟从“不可行”迈入“可计算”维度。
Transformer模型训练中，数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的组合策略，让万亿参数大模型训练周期从月级压缩至天级。如Megatron-LM框架通过流水线并行（Pipeline Parallelism），在1024块GPU上实现模型层的流水线级调度，直接推动通用人工智能的落地进程。
汽车碰撞仿真中，有限元网格的域分解并行将毫秒级物理过程拆解为微秒级子任务，支持实时参数迭代优化；芯片设计的时序分析，借助任务并行对 billions级晶体管路径进行并发验证，使7nm工艺流片周期缩短40%以上。
并行效率的桎梏集中于负载不均衡（Load Imbalance）与通信开销（Communication Overhead）。前者需依赖动态任务调度算法（如Work-Stealing），后者则通过硬件级RDMA（远程直接内存访问）与软件级MPI（消息传递接口）优化，实现“计算-通信”重叠的极致效率。
新兴方向上，存算并行架构（如存内计算芯片）打破冯·诺依曼瓶颈，将数据搬运能耗降低90%；量子并行理论则基于量子比特的叠加态，理论上可同时处理2ⁿ量级计算任务，为并行计算开辟量子维度的终极战场。
随着摩尔定律逼近物理极限，计算机并行正从“技术优化”升级为“体系架构革命”。边缘计算中的端边云并行，构建低时延算力协同网络；生物计算的分子并行，探索DNA分子链的信息处理潜能——并行计算的边界，正在向物理、生物、量子等跨学科领域持续拓展。
对于开发者与企业而言，掌握OpenMP、CUDA、MPI等并行编程模型，理解Amdahl定律与Gustafson定律的效率边界，是解锁并行算力价值的核心密钥。而计算机并行的演进，终将定义下一个算力爆发时代的技术基因。