并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。
一、并行处理技术
并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。
为使用并行处理，首先需要对程序进行并行化处理，也就是说将工作各部分分配到不同处理进程（线程）中。并行处理由于存在相互关联的问题，因此不能自动实现。
另外，并行也不能保证加速。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。
二、并行性的概念
计算机系统中的并行性可从不同的层次上实现，从低到高大致可分为：
（1）指令内部的并行：是指指令执行中的各个微操作尽可能实现并行操作。
（2）指令间的并行：是指两条或多条指令的执行是并行进行的。
（3）任务处理的并行：是指将程序分解成可以并行处理的多个处理任务，而使两个或多个任务并行处理。
（4）作业处理的并行：是指并行处理两个或多个作业。如多道程序设计、分时系统等。另外，从数据处理上，也有从低到高的并行层次。
（5）字串位并：同时对一个二进制字的所有位进行操作。
（6）字并位串：同时对多个字的同一位进行操作。
（7）全并行：同时对许多字的所有位进行操作。
扩展知识：
并行处理技术的主要形式有三种，并行处理技术是需要有并行性的，在同一时刻或同一时间间隔内完成两种或两种以上性质相同或不相同的工作，只要在时间上互相重叠，都属于并行性，时间、空间、时间并行+空间也属于并行性，是并行处理技术的主要形式。
并行处理是指在同一时间内处理多个任务或指令的能力。它是计算机领域中的一个重要概念，旨在提高计算机的性能和效率。
一、并行处理的概念
并行处理是指同时执行多个处理任务，从而实现计算机资源的充分利用。与之对应的是串行处理，即一个任务完成后才能进行下一个任务。并行处理的主要目的是提高计算机的运算速度、响应速度、吞吐量和效率。
二、并行处理的分类
1、按照任务的分配方式分类，并行处理可以分为静态并行处理和动态并行处理两种。静态并行处理是指在任务开始执行前就已经确定每个任务应该由哪个处理器执行的方式。
2、动态并行处理是指在运行过程中，根据当前系统负载情况和任务执行状况来动态调整任务的分配方式。
3、按照任务间的关系分类，并行处理可以分为任务间并行和数据间并行两种。任务间并行是指在同一时刻进行多个不同任务的处理，任务间相互独立，彼此无关。
4、数据间并行是指一个计算任务被拆分成多个子任务，每个子任务都对数据集合中的不同部分进行计算，最后将结果合并得到最终结果。
5、按照硬件模式分类，并行处理可以分为共享内存并行和分布式内存并行两种。共享内存并行是指多个处理器共享同一块内存，在执行任务时可以共同访问同一个数据集合。
6、分布式内存并行是指每个处理器都拥有自己的本地内存，在执行任务时需要通过网络通信来完成数据交换。
三、并行处理的优势和不足
1、优势，并行处理可以提高计算机的运算速度和效率，同时大幅降低处理任务的时间。特别是在数据密集型应用场景下，如图像处理、模拟计算和科学计算等方面，可以显著加快计算速度。
2、不足，并行处理也存在一些问题和挑战。首先，任务分配和协调问题。并行处理需要对任务进行分配和协调，对任务间的依赖关系进行管理，这就需要一个强大的处理器和较高的运维成本。
3、其次，硬件和软件限制问题。并行处理需要兼容支持多核处理器和复杂计算机架构，也需要软件能够良好地支持并行处理。
四、并行处理的应用场景
1、并行处理在各个领域都有着广泛的应用，特别是在计算机、大数据和人工智能等领域。例如，在计算机领域，高性能计算机、服务器等系统都采用了并行处理技术。
2、在大数据领域，分布式数据处理、Hadoop、Spark等数据处理平台都采用了并行处理技术；在人工智能领域，深度学习、卷积神经网络等复杂模型的训练也需要采用并行处理。