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文件名称：高性能计算：分布式计算_（8）.数据并行与任务并行.docx
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更新时间：2026-03-05
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文档摘要
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数据并行与任务并行
在分布式计算中，数据并行和任务并行是两种常见的并行策略，它们各自适用于不同的计算场景。理解这两种并行策略的工作原理和应用场景，对于高效地设计和实现分布式计算系统至关重要。本节将详细探讨数据并行和任务并行的原理，并通过具体的例子来说明如何在工程力学仿真模拟中应用这两种策略。
数据并行
数据并行是指将大规模数据集分割成多个小块，然后将这些小块分别分配给多个处理单元（如CPU核心、GPU或分布式节点）进行并行处理。每个处理单元执行相同的任务，但处理不同的数据块。数据并行适用于那些可以将任务分解为多个独立子任务的场景，每个子任务处理的数据是独