并行序列的编程方法？

一、并行序列的编程方法？

你好，并行序列编程方法是指在并行计算中，将计算任务分解为多个子任务，然后并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。以下是几种常用的并行序列编程方法：

1. 多线程编程：将任务分解为多个线程，并行执行这些线程。多线程编程可以利用现代计算机的多核处理器，提高计算效率。

2. 分布式计算：将任务分解为多个子任务，在多台计算机上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。分布式计算可以利用集群计算的优势，提高计算效率。

3. GPU 编程：将任务分解为多个子任务，在 GPU 上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。GPU 编程可以利用 GPU 的并行计算能力，提高计算效率。

4. SIMD 并行编程：利用 SIMD 指令集，将任务分解为多个子任务，在 CPU 上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。SIMD 并行编程可以利用 CPU 的并行计算能力，提高计算效率。

5. OpenMP 编程：利用 OpenMP 框架，将任务分解为多个子任务，在多个线程上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。OpenMP 编程可以简化多线程编程的过程，提高编程效率。

二、c++如何并行编程？

1、C++没有专门的并行编程模式，但是可以用多线程，多进程来模拟并行编程。2、例如在linux下，可以用fork函数来调用新进程。　　fork函数是计算机程序设计中的分叉函数。返回值： 若成功调用一次则返回两个值，子进程返回0，父进程返回子进程标记；否则，出错返回-1。　　fork函数将运行着的程序分成2个（几乎）完全一样的进程，每个进程都启动一个从代码的同一位置开始执行的线程。这两个进程中的线程继续执行，就像是两个用户同时启动了该应用程序的两个副本。　　函数原型　　pid_t fork( void);　　（pid_t 是一个宏定义，其实质是int 被定义在#include<sys/types.h>中）　　返回值： 若成功调用一次则返回两个值，子进程返回0，父进程返回子进程ID；否则，出错返回-1　　函数说明　　一个现有进程可以调用fork函数创建一个新进程。由fork创建的新进程被称为子进程（child process）。fork函数被调用一次但返回两次。两次返回的唯一区别是子进程中返回0值而父进程中返回子进程ID。　　子进程是父进程的副本，它将获得父进程数据空间、堆、栈等资源的副本。注意，子进程持有的是上述存储空间的“副本”，这意味着父子进程间不共享这些存储空间。　　UNIX将复制父进程的地址空间内容给子进程，因此，子进程有了独立的地址空间。在不同的UNIX (Like)系统下，无法确定fork之后是子进程先运行还是父进程先运行，这依赖于系统的实现。所以在移植代码的时候不应该对此作出任何的假设。

三、java并行代码编程

Java并行代码编程一直是程序员们需要深入学习和掌握的重要领域之一。随着计算机硬件的快速发展，多核处理器和并行计算已经成为当今软件开发中不可忽视的关键方面。在这篇博文中，我们将探讨Java并行代码编程的重要概念、最佳实践以及一些常见挑战。

为什么学习Java并行代码编程

在当今数字化时代，大规模数据处理和高性能计算已经成为许多应用程序的关键需求。Java作为一种跨平台语言，在处理并行计算方面具有得天独厚的优势。学习Java并行代码编程不仅可以提高程序性能，还可以更好地利用计算资源，实现更快速的数据处理。

重要概念

在编写Java并行代码时，有几个重要概念需要了解：

• 线程：Java中的线程是执行代码的最小单元。通过创建多个线程，可以实现并行执行不同部分的代码。
• 同步：在多线程环境中，为了避免数据竞争和不一致性，需要使用同步机制来协调不同线程之间的操作。
• 锁：锁是一种同步机制，用于在访问共享资源时保护数据的完整性。
• 并发集合：Java提供了一系列线程安全的集合类，用于在多线程环境中安全地操作集合数据。

最佳实践

在编写Java并行代码时，有几项最佳实践需要遵循：

1. 避免共享可变状态：共享可变状态可能导致线程安全问题，尽量避免共享可变状态，或者使用合适的同步机制。
2. 使用线程池：通过使用线程池可以更好地管理线程资源，避免频繁创建和销毁线程。
3. 精简同步代码块：合理设计同步代码块的范围，避免过长的同步代码块导致性能问题。
4. 测试并发代码：编写并行代码时，务必进行充分的测试，确保代码在多线程环境下的正确性和稳定性。

常见挑战

尽管Java并行代码编程带来了许多好处，但也面临一些挑战：

• 死锁：死锁是多线程编程中常见的问题，需要谨慎设计同步机制来避免死锁的发生。
• 性能优化：并行代码的性能优化是一个复杂的问题，需要深入理解硬件和Java虚拟机的特性。
• 调试困难：多线程环境下的调试通常比单线程更加困难，需要使用适当的工具和技术进行调试。

综上所述，Java并行代码编程是一个值得深入学习和探索的领域。通过掌握关键概念、遵循最佳实践以及克服常见挑战，可以更好地利用Java的并行计算能力，为软件开发带来更高的性能和效率。

四、gpu并行编程习题

GPU并行编程习题

GPU并行编程是一种高效处理大量数据的方法，它能够显著提高程序的运行速度和效率。在GPU并行编程中，有许多习题可以帮助您加深对这一技术的理解。下面我们列出了一些典型的习题，以供大家练习和思考。

1. GPU并行算法实现

编写一个GPU并行算法来对一组数据集进行排序。你可以使用GPU的内置并行算法库，如CUDA或OpenCL。注意，你需要考虑如何将数据从主机内存传输到设备内存，以及如何处理数据在设备内存之间的通信和同步。

2. GPU内存管理

了解GPU内存管理机制对于编写高效的GPU程序至关重要。请编写一个程序，使用GPU内存来存储一组数据，并确保在程序运行过程中不会发生内存泄漏。同时，你还应该考虑如何有效地利用GPU内存，以提高程序的性能。

3. GPU并行编程优化

优化GPU并行程序可以提高程序的运行速度和效率。请编写一个程序，使用一些常见的优化技巧来提高你的GPU并行程序的性能，如使用更有效的数据结构、减少内存访问、使用更高效的算法等。

4. GPU编程与CPU编程的协同

了解如何将CPU和GPU编程结合起来，以充分利用它们的优势，是一个重要的课题。请编写一个程序，使用GPU进行大规模数据处理，同时使用CPU进行一些复杂的计算或数据处理任务。注意，你需要考虑如何有效地同步两个进程，以确保程序的正确性和稳定性。

5. GPU并行编程中的安全问题

在GPU并行编程中，安全问题是一个重要的话题。请编写一个程序，讨论并解决在GPU并行编程中可能遇到的一些安全问题，如数据保护、病毒攻击、恶意代码等。

以上是几个典型的GPU并行编程习题，这些习题可以帮助您加深对GPU并行编程的理解，并提高您的编程技能。在解决这些问题的过程中，您需要参考相关的GPU编程教程和文档，以及使用合适的工具和库来帮助您实现这些算法。

五、GPU并行编程经验

GPU并行编程经验

近年来，随着GPU计算技术的不断发展，GPU并行编程已经成为了许多领域的研究热点。对于那些需要处理大规模数据集和进行高性能计算的领域，如图像处理、机器学习、科学计算等，GPU并行编程更是成为了不可或缺的技术手段。在这篇文章中，我们将分享一些GPU并行编程的经验和技巧，帮助读者更好地理解和应用这项技术。 首先，选择合适的GPU编程框架是至关重要的。目前，有许多GPU编程框架可供选择，如CUDA、OpenCL和DirectML等。不同的框架适用于不同的应用场景，因此需要根据具体需求选择合适的框架。此外，还需要了解框架的版本和更新情况，以确保能够获得最佳的性能和兼容性。 其次，熟悉GPU硬件特性是必不可少的。不同的GPU型号具有不同的硬件特性，如显存大小、计算性能、内存带宽等。因此，在编写GPU程序时，需要根据具体的GPU型号进行优化，以提高程序的性能。 同时，对于大规模数据集的处理，合理的内存管理和数据布局也是非常重要的。GPU内存通常比CPU内存小得多，因此需要合理分配内存，确保数据在GPU内存中的有效利用。此外，还需要注意数据布局的问题，以确保GPU能够有效地进行并行计算。 除了以上几点外，还需要注意一些其他技巧和注意事项。例如，避免过度并行化，以免造成资源浪费；合理选择GPU线程的数量和粒度，以避免线程粒度过粗或过细导致的性能问题；注意代码的可读性和可维护性，以确保代码的质量和稳定性。 总之，GPU并行编程是一项复杂的技术，需要深入了解硬件特性和算法优化。通过不断实践和探索，我们可以逐渐掌握这项技术，并将其应用于各种实际场景中。希望本文的经验和技巧能够帮助读者更好地理解和应用GPU并行编程，取得更好的效果。

六、gpu cuda并行编程指南

GPU CUDA并行编程指南：

什么是GPU CUDA并行编程?

GPU CUDA并行编程是一种利用GPU（图形处理器）的并行计算能力来加快计算任务的技术。CUDA是一种用于编写GPU并行计算代码的编程模型，它提供了一组并行计算指令和工具，使开发者能够有效地利用GPU的大规模并行处理能力。通过利用GPU的并行计算资源，我们可以大幅提高计算速度，并在各种领域中实现更高效的计算。

为什么选择GPU CUDA并行编程？

GPU CUDA并行编程相对于传统的CPU计算具有许多优势。首先，GPU具备比CPU更高的并行处理能力，可以同时执行大量的计算任务。其次，CUDA提供了高效的并行计算工具和指令集，使得开发者能够更方便地编写并行计算代码。此外，使用GPU CUDA并行编程还可以使计算速度得到显著提升，加快任务完成的时间。

在许多领域中，GPU CUDA并行编程已经得到广泛应用。例如，在科学计算中，可以利用GPU CUDA并行编程来加速模拟、数值计算和仿真等任务；在深度学习中，GPU CUDA并行编程可以加速神经网络的训练和推理过程；在图像处理和计算机视觉中，GPU CUDA并行编程可以提高图像处理和分析的速度。

如何使用GPU CUDA并行编程？

要使用GPU CUDA并行编程，首先需要具备一定的计算机编程知识和技能。同时，了解CUDA的编程模型和并行计算的原理也是必要的。以下是使用GPU CUDA并行编程的基本步骤：

1. 配置GPU环境：确保计算机上安装了支持CUDA的GPU并驱动程序已经正确安装。
2. 编写CUDA代码：使用CUDA编程模型编写并行计算代码，包括核函数定义、内存管理和数据传输等。
3. 编译CUDA代码：使用NVCC编译器对CUDA代码进行编译，并生成可执行文件。
4. 运行CUDA程序：在计算机上运行编译生成的CUDA可执行文件，利用GPU的并行处理能力进行计算。
5. 优化CUDA程序：根据实际应用需求，对CUDA程序进行优化，提高计算性能和效率。

使用GPU CUDA并行编程需要一定的学习和实践过程，但通过熟练掌握并应用相关技术，可以实现更高效的计算和任务加速。

GPU CUDA并行编程的应用领域

GPU CUDA并行编程在各个领域中都有广泛的应用。以下是几个常见领域的应用示例：

科学计算

在科学计算领域，GPU CUDA并行编程可以加速复杂模拟、数值计算和大规模仿真等任务。例如，在天体物理学中，可以使用CUDA加速模拟宇宙结构的过程；在材料科学中，可以利用GPU进行分子动力学模拟和材料计算。

深度学习

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在训练和推理过程中需要大量的计算资源。GPU CUDA并行编程可以加速神经网络的训练和推理过程，提高深度学习模型的效率。深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域有广泛应用。

图像处理和计算机视觉

在图像处理和计算机视觉领域，GPU CUDA并行编程可以提高图像处理和分析的速度。例如，可以使用CUDA加速图像滤波、图像修复和目标检测等任务。GPU CUDA并行编程还可以用于实时视频分析、三维重建和虚拟现实等应用。

结论

GPU CUDA并行编程是一种利用GPU并行计算能力来加速计算任务的技术。通过使用CUDA编程模型和工具，开发者可以优化并行计算代码，提高计算性能和效率。在科学计算、深度学习、图像处理和计算机视觉等领域，GPU CUDA并行编程得到了广泛应用。通过学习和应用GPU CUDA并行编程，我们可以实现更高效的计算和任务加速，推动各个领域的技术进步和创新。

七、并行计算编程 java

在当今数字化时代，计算机科学领域的并行计算编程变得愈发重要。随着数据量的增长和任务复杂度的提高，传统的串行编程已经难以满足现代应用的需求。因此，掌握并行计算编程技术成为程序员们需要重点关注的领域之一。

并行计算编程的重要性

并行计算编程是一种利用计算机多个处理单元同时执行多个计算任务的编程方式。与传统的串行计算相比，它能够充分利用计算资源，提高计算效率，加快程序运行速度，从而更好地应对复杂的计算需求。

在众多编程语言中，Java作为一种广泛应用的编程语言，也提供了强大的并行计算编程支持。Java的多线程机制使得开发者可以轻松地实现并行计算任务，提高程序的性能和效率。

Java多线程编程基础

要理解Java的并行计算编程，首先需要掌握Java多线程的基础知识。在Java中，可以通过创建Thread类的实例或实现Runnable接口来实现多线程编程。通过调用start()方法启动线程，线程就会在后台执行相应的任务。

除了基本的多线程创建和启动，Java还提供了丰富的线程控制和同步机制，如synchronized关键字、wait()和notify()方法等，帮助开发者更好地管理多个线程之间的交互和协作。

并行计算编程的优势

采用并行计算编程可以带来诸多优势。首先，通过利用多核处理器和分布式系统的计算能力，可以加速程序的运行。其次，并行计算有助于提高系统的吞吐量和响应速度，提升用户体验。

此外，并行计算编程还可以提高计算资源的利用率，降低能耗，减少资源浪费，从而实现可持续性发展。总的来说，并行计算编程有助于提升应用程序的性能和效率，适应日益复杂的计算需求。

Java并行计算编程的实践

对于想要在Java中进行并行计算编程的开发者来说，以下是一些实践建议：

• 熟悉Java多线程编程的基础知识，了解线程的创建、启动和管理方式；
• 合理设计程序架构，将任务进行分解，找出适合并行计算的部分；
• 使用Java提供的线程同步机制确保多个线程之间的数据一致性；
• 利用Java并发库中的工具类和接口简化并行计算编程的开发过程；
• 进行测试和性能优化，评估并行计算编程对程序性能的影响。

通过以上实践，开发者可以更好地利用Java的并行计算编程能力，提高程序的效率和性能，为用户提供更好的体验。

结论

并行计算编程是当前计算机科学领域的热点之一，而Java作为一种广泛应用的编程语言，提供了强大的并行计算编程支持。掌握并应用Java的并行计算编程技术，可以帮助开发者更好地应对复杂的计算需求，提高程序的性能和效率。

因此，对于希望在现代应用开发中脱颖而出的程序员来说，掌握并行计算编程技术已经成为势在必行的需求。通过不断学习和实践，并结合Java的多线程特性，可以在并行计算编程领域取得更大的成功。

八、gpu并行编程和python

在现代计算机领域，图形处理器（GPU）的并行编程已经成为一个热门话题。GPU的强大计算能力让它在许多领域都有广泛的应用，而Python作为一种简洁易用的编程语言，也逐渐受到了广大开发者的青睐。本文将探讨GPU并行编程在Python中的应用，以及一些相关的技术。

什么是GPU并行编程

GPU并行编程是利用图形处理器的并行计算能力来加速程序运行的技术。传统的中央处理器（CPU）虽然在控制流方面有着强大的能力，但在大规模并行计算方面却有些力不从心。相比之下，GPU作为专门用于图形渲染的处理器，具有大量的计算核心以及数据并行处理能力，可以同时执行大量的计算任务。

在进行GPU并行编程时，我们通常会使用一些特定的编程语言和API来与GPU进行交互。例如，NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种常见的GPU并行编程框架，它提供了许多用于编写并行程序的接口和函数。另外，OpenCL是一个开放标准的并行编程框架，可以用于不同厂商的GPU、CPU和其他处理器。

Python中的GPU并行编程

Python作为一种简洁易用的编程语言，拥有丰富的生态系统和众多的第三方库，使得开发者能够方便地进行各种类型的编程任务。在GPU并行编程方面，Python也有一些相关的库和工具。

最著名的Python并行编程库之一是PyCUDA。PyCUDA提供了对CUDA的Python绑定，使得开发者可以使用Python来编写CUDA程序。它提供了一系列的类和函数，用于在Python中创建和管理GPU上的数据，以及定义和执行GPU计算任务。使用PyCUDA，开发者可以充分利用GPU的计算能力来加速Python程序的运行。

另外，OpenCL也有相应的Python绑定。PyOpenCL是一个提供了对OpenCL的Python封装的库，它可以让开发者使用Python来进行OpenCL并行编程。PyOpenCL提供了对GPU、CPU和其他处理器的抽象，使得开发者可以方便地编写跨平台的并行程序。

使用GPU加速Python程序

在Python中，使用GPU来加速程序的方法通常可以分为两种：使用现成的GPU并行编程库，或者使用Python的扩展机制来自己编写GPU相关的代码。

对于第一种方法，使用现成的GPU并行编程库如PyCUDA或PyOpenCL是最简单和方便的选择。这些库提供了丰富的接口和函数，可以让开发者直接在Python中进行GPU并行编程，无需关注底层的细节。尤其是PyCUDA，由于其与CUDA的紧密集成，可以提供更高层次的抽象和更好的性能。

对于第二种方法，我们可以使用Python的扩展机制来自己编写GPU相关的代码。Python提供了一些用于扩展Python解释器的工具和API，如Cython和ctypes。使用这些工具，我们可以将包含GPU计算的代码编译成机器码，从而实现与GPU的直接交互。这种方法虽然相对复杂一些，但在某些场景下可能会有更好的灵活性和性能。

使用GPU并行编程的优势

使用GPU并行编程可以带来许多优势。首先，GPU的并行计算能力远远超过了传统的CPU，可以显著加速程序的运行。尤其是在需要处理大规模数据或进行复杂计算的场景下，GPU可以发挥其强大的计算能力。

其次，使用GPU并行编程可以提高代码的可维护性和可扩展性。通过利用GPU的并行计算能力，我们可以将原本串行的代码转换为并行的代码，从而提高程序的效率。并行化的代码可以更好地利用现代多核处理器和GPU的计算资源，减少资源的浪费。

另外，使用GPU并行编程还可以提高开发效率。相比于使用低级别的编程语言和API进行GPU编程，使用Python这样的高级语言可以大大简化开发流程，减少开发者的工作量。Python生态系统中丰富的第三方库和工具也为开发者提供了更多的选择和支持。

结语

GPU并行编程在Python中的应用为开发者带来了许多机会和优势。无论是使用现成的GPU并行编程库，还是通过自己编写GPU相关的代码，Python都提供了各种工具和库来支持开发者进行GPU并行编程。

在未来，随着GPU技术的不断进步和Python生态系统的不断完善，GPU并行编程在Python中的应用将会更加广泛。无论是科学计算、数据分析，还是机器学习和深度学习，GPU并行编程都会成为开发者们不可或缺的利器。

九、并行AD的编程特点

在现代计算机体系结构中，并行计算已经成为一种常见的技术。并行计算是指同时执行多个计算任务的能力，通过将计算任务分解成更小的子任务，然后在不同的处理器上并行执行这些子任务，从而加快整体计算速度。在并行计算中，一种广泛应用的技术是并行AD（Automatic Differentiation）。

什么是并行AD

并行AD是一种用于计算导数的技术，在数值优化、机器学习和科学计算等领域都有广泛的应用。它通过对复杂的数学函数进行自动微分，计算出函数在给定输入点上的导数值。并行AD的编程特点主要包括以下几个方面：

• 计算图构建：并行AD使用计算图来表示复杂的函数计算过程。计算图是一个有向无环图，其中节点表示计算操作，边表示数据依赖关系。通过构建计算图，可以将复杂的函数分解成一系列简单的操作，从而方便进行自动微分。
• 前向传播和反向传播：并行AD采用前向传播和反向传播两个阶段来计算导数。在前向传播阶段，计算图从输入节点到输出节点的路径上的所有操作都按顺序执行，得到函数的值。在反向传播阶段，计算图按照拓扑逆序的顺序进行操作，通过链式法则计算出每个操作对输入节点的导数，最终得到函数在给定输入点上的导数值。
• 数据并行性：并行AD中的计算图可以被划分成多个子图，每个子图在不同的处理器上并行执行。通过将计算任务分配给不同的处理器，可以同时计算多个子任务，从而提高计算速度。
• 通信和同步：在数据并行的情况下，不同处理器上的子图需要进行通信和同步操作。为了保证计算的正确性，需要将子图之间的数据进行同步，并在必要时进行通信。
• 负载平衡：并行AD中的计算图要尽量保持负载平衡，即各个处理器上的计算任务应该尽量均匀。负载不平衡会导致一些处理器的计算任务较重，造成性能瓶颈。

并行AD的优势

与传统的数值微分方法相比，并行AD具有以下几个优势：

• 精确度：并行AD使用符号微分方法，可以精确计算出函数的导数值。而传统的数值微分方法通常是基于近似计算，导致结果不够精确。
• 效率：并行AD可以利用多个处理器的并行计算能力，加快导数的计算速度。相比而言，传统的数值微分方法通常是串行计算，速度较慢。
• 灵活性：并行AD可以自动计算任意复杂函数的导数，无需手动推导和实现微分规则。这种灵活性使得并行AD适用于各种领域的应用。

应用领域

由于并行AD具有高精度和高效率的优势，它在许多领域都有广泛的应用。下面是一些应用领域的例子：

• 数值优化：并行AD可以用于优化算法中的梯度计算，如梯度下降法、共轭梯度法等。通过精确计算梯度，可以加快优化算法的收敛速度。
• 机器学习：在机器学习中，通过计算模型参数的导数，可以进行模型训练和参数更新。并行AD可以自动计算模型的导数，从而简化了机器学习算法的开发和优化过程。
• 科学计算：在科学计算中，有许多复杂的数学函数需要计算导数。并行AD可以在高精度的同时，加快计算速度，从而提高科学计算的效率。

总之，并行AD是一种在并行计算中广泛应用的技术。它的编程特点包括计算图构建、前向传播和反向传播、数据并行性、通信和同步以及负载平衡。与传统的数值微分方法相比，它具有高精度和高效率的优势，并在数值优化、机器学习和科学计算等领域有着广泛的应用。

十、传统并行编程模型可分为？

并行编程模型可以分为两类：（1）进程通信（process interaction）和问题分解（problem decomposition）。下面我们简要介绍这两类模型有哪些形式。

      进程通信：进程通信涉及并行进程互相通信的机制。最常用的通信形式是共享内存（shared memory）和消息传递（message passing），但是通信形式也可以是隐式的，对程序员是不可见的。

        1）共享内存：共享内存是进程间传递数据的一种高效方法。在共享内存模型中，并行进程共享一个进行异步读取的全局地址空间。异步并发访问可能导致条件竞争，因此需要同步机制来避免条件竞争，这些机制包括锁，信号量，管程（monitor）。传统的多核处理器是直接支持共享内存的，所以导致很多利用该特性的语言和库出现，如Cilk、OpenMP和Threading Building Blocks。

2）消息传递：在消息传递模型中，并行进程是通过消息传递来交换数据的。这些通信可以是异步的，即消息可以在接收者做好准备前发送，也可以是同步的，即只有接受者准备好接收消息时才能发送。消息传递的CSP（Communicating sequential processes）模型使用同步通信channel来连接进程，这种模式被Occam、Limbo和Go等语言所采用的。相反，Actor模型则使用异步消息传递。这种模式被D，Scala和SALSA等语言所采用。

3）隐式通信（Implicit interaction）：在隐式通信中，进程通信对程序员来说是不可见的，进程通信是由编译器或者运行时来处理和实现。并发被预置在高级操作子中的领域特定语言（domain-specific language）和函数式编程语言是隐式并行的典型例子，因为无副作用（side-effect）允许非依赖的函数可以并发执行。但是这种并行模式是很难管理的。函数式语言如Concurrent Haskell和Concurrent ML提供了显示管理并行化的功能。

问题分解：并行程序是由同时运行的进程组成。问题分解涉及所有进程如何被组织起来的方式。问题分解包括三种并行模型：（1）任务并行模型（task parallelism）；（2）数据并行模型（Data parallelism）；（3）隐式并行模型（Implicit parallelism）。

1）任务并行化：任务并行模型关注进程或线程的执行。这些进程在行为上是不同的，而且相互之间的通信是非常重要的。任务并行化是表示消息传递通信的一种自然方式。在Flynn分类法中，任务并行化的三种形式是MIMD、MPMD或者MISD。

2）数据并行化：数据并行化关注在数据集上执行的操作。一组任务对数据集进行运算，但是会对不同的分区进行运算。在Flynn分类法中，任务并行化的三种形式是SIMD、SPMD或者SIMD。

3) 隐式并行化：对程序员来说是不可见的，由编译器、运行时或硬件负责实现。例如，在编译器领域，自动并行化就是将顺序执行的代码转换为并行代码的过程；在计算机体系架构领域，超标量执行就是一种利用指令级并行来实现并行运算的机制。

 

  并行编程模型与并行计算模型是密切相关的。并行计算模型是用于分析计算进程代价的一种抽象，它不是必须具备可行性，即可以在硬件或软件上可以被高效地实现。相反，并行编程模型则明确地暗示了软硬件实现的可行性考虑。一种并行编程语言的实现可以基于一个或多个并行编程模型。例如，高性能Fortran就是基于共享内存通信和数据并行问题分解来实现的，Go语言则同时提供了共享内存和消息传递两种通信机制。