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。
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。
本文将深入探讨计算机系统中的并行计算，并介绍其基本原理、应用领域及相关技术。
并行计算与加速技术在神经网络研究和应用中变得至关重要，它们能够显著提升神经网络的性能和效率，满足实际应用中对快速响应和大规模数据处理的需求。
在智能交通、智慧城市和实时灾害监测中，边缘 GPU 将承担起既要快速计算又要节能高效的双重任务。
CPU 自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。
Imagination GPU高级首席解决方案架构师章政分享了当前RISC-V在图形处理方面面临的挑战……Imagination 市场拓展资深经理黄音分享了公司GPU与RISC-V协同打造智能汽车解决方案的创新。
对于分布式计算和并行计算的区别与关联，本文将带你来一场深度探索。