并行计算是指在同一时刻执行多个计算任务，以提高计算效率和性能。这与串行计算相对，串行计算是按顺序一个接一个地执行计算任务。并行计算的主要目的是通过同时处理多个任务来减少总体计算时间，从而提高系统的整体性能。
并行计算可以在多个层面和领域中应用，包括硬件层面、软件层面和应用层面。
RVA23 标志着主流 CPU 性能扩展方式的一个转折点。它强制要求使用 RISC-V 向量扩展 (RVV)，从而将结构化、显式并行计算提升到与标量执行相同的架构地位。
模型并行 是一种训练优化技术，旨在解决超大规模模型的训练问题。其核心思想是将模型的不同部分分配到不同的计算设备，以克服单个设备无法容纳大模型的问题。
数据并行（Data Parallelism） 是一种常见的训练优化技术，特别是在深度学习模型的训练过程中，用于提高训练效率和加速大规模模型的计算。
Khronos 对行业的影响力深远，这并非源于某家公司的愿景，而是集体智慧和共同目标的结晶。
SDF的计算可以用于碰撞检测、光照计算和阴影生成等。
通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。
AI 的快，靠的是 GPU 的并行计算能力，但不管它速度多惊人，本质上还是 “从内存读数据、计算、再写回内存” 的过程，始终离不开内存。
在 AI 智能体的世界中，速度、质量和可靠性 不仅仅是特性，它们是必备条件。
无论是手机芯片的8个核心，还是超级计算机的千万级处理器，并行计算已成为突破算力瓶颈的核心技术。
未来，电力系统每个子模块都将成为具备自学习、自适应能力的“智能算力单元”，通过GPU并行计算保障其实时决策能力。