并行计算体系结构是现代计算机科学的关键领域，其发展源于对高性能、低成本和高效生产力的需求。并行处理技术旨在通过同时处理多个计算任务来提升计算速度，以满足日益复杂的科学计算、人工智能（AI）和大数据处理挑战。
并行计算的研究涉及多种技术，包括先行方式、流水方式、向量化，以及并发性、同时性。数据并行性和划分策略是并行计算的核心，通过将大任务分解为许多小任务，然后在多个处理器上同时执行，从而加速计算过程。交叉、重叠、多重性和重复是提高并行效率的手段，允许任务在时间和空间上的共享，例如多任务处理、多道程序和多线程方式。分布式计算则利用网络连接的多台计算机协同工作，进一步扩大并行计算的潜力。
并行计算机模型通常从计算技术现状、多处理机和多计算机、多向量机和SIMD（Single Instruction Multiple Data）计算机等方面进行研究。现代并行计算机由处理机、存储器、外围设备组成，它们共同应对计算问题、算法和数据结构的挑战。并行计算需要特别设计的算法和数据结构以适应并行环境，如符号处理，解决并行计算中的运算和通信问题。
硬件资源，特别是处理机、存储器和外围设备，是计算机系统的基础。操作系统在管理这些资源的同时，还需要处理映射问题，将算法和数据结构映射到硬件结构，实现处理机调度、存储器映射和处理器间的通信。为了支持并行计算，系统软件需要提供并行编程环境，包括与系统结构无关的并行语言、编译器和工具。这可以通过设计新语言或扩展现有语言来实现，如预处理程序、预编译器和并行化编译器的使用，帮助检测和利用并行性。
并行程序的设计环境分为隐式并行性和显式并行性两种方法。隐式并行性依赖于编译器自动识别并行性，而显式并行性则要求程序员明确指定并行区域。为了提高用户体验，需要提供各种专用软件工具，如验证、测试、查错、调试工具，以及性能预测和监控功能，以支持更高级别的程序抽象和可视化编程。
计算机系统结构的发展趋势是从顺序计算向并行计算转变，这个过程中涉及到硬件架构的改进、操作系统和编译器的优化，以及软件工具的创新。通过并行计算，我们可以构建出更强大、更灵活且适应未来需求的计算平台，以应对科学研究、工程计算、人工智能等领域的复杂挑战。
