随着科技的飞速发展，硬件计算能力的快速提高，新的软件架构的迭代，大数据、人工智能AI、超级计算、高并发等已经成为了IT行业最最常见的应用场景。这些技术已经大量地出现在实际生产中，产生了不菲的价值。这方面的人才更是拿着高薪且成为各大独角兽争相聘用的对象。在这些顶尖IT技术和架构的背后都有一个基础能力的影子-并行计算。

并行计算其实是一个体力劳动范畴的概念。通俗的比喻就是一个大力士一个小时可以搬砖100块，那一个普通人一个小时可以搬砖50块，那3个普通人一个小时肯定比一个大力士的产出高，或者说3个普通人搬砖100块应该用不了1个小时，缩短了工作时间。当然由于一个大力士一个人工作，比较简单不需要跟其他人商量或者合作，那三个普通人需要通力合作协商完成一份作业，增加了协调上的工作量，使得工作增加了步骤和额外的消耗。

在我们常见的软件架构里，大数据的分布式系统架构Hadoop、大型计算节点集群的高度可伸缩和容错的集群管理器和作业调度系统Slurm、AI的并行计算、云计算中的云边协同、高并发的负载均衡、阿里的RPC框架Dubbo，这些解决方案有的是大数据分析，有的是HPC作业调度，有的是AI模型训练，也有Web平台的高并发和远程协议调用。这些要么一个大任务切割成多个小任务分配给多个计算节点同时执行，要么由于任务较多根据策略把任务分配给多个计算节点各自执行。在实际场景中，可能是多个软件架构都会运用到。如果是单机部署，随着业务规模的不断增长对单机性能要求会不断提升。单机的性能一定有极限，并且很贵，扩展到一定程度就会卡。

业务不一定都一直繁忙，业务量也会随着时间变化，如果在业务量很少的时候，单台有超级性能的机器，可能连1%的资源都用不了，那肯定就浪费了。如果是在多台普通机器上运行，那当业务不繁忙的时候，则可以关掉部分机器，照样不会影响业务的正常使用。调整出来的机器可以用来跑其他业务或者关掉省出电费。千万不要小看这些调整，当业务量大的时候，每年的电费也是一笔不小的成本，尤其对于大数据中心等机房场景。基于软件架构的提升，大计算量的业务应用并行计算理论上没有极限。而且这个能力与硬件的升级没有冲突，是互相促进的。

由于普通机器可以横向扩展，即随时加入当前运行的业务，初始的并行计算并不需要很高的成本。随着业务的逐步提升，可以同步接入。

GPU具有强大的计算能力和内存带宽，GPU的并行计算能力是其优势。CPU由专为顺序串行处理而优化的核心组成，而GPU则拥有一个由数以千计得更小更高效的核心组成的大规模并行计算架构，这些核心专为同时处理多重任务而设计。由于GPU的这个优势，使得现在的AI训练，挖矿，图形渲染，游戏，高清视频，VR，AR等扮演了重要角色，并在未来针对这个优势和业务场景，设计出来的芯片会更加适合特定的业务场景。

随着技术翻天覆地的进步，并行计算虽然没有改变计算原理，却通过优化计算过程，大大降低了成本，提高了效率，带来了收益。在未来，针对现在的思考，会有越来越多软硬件的模式和架构的创新在并行计算。