在计算机科学中，平行算法（Parallel algorithm），或并发算法（concurrent algorithm），是一种算法，将计算程序分解成许多更小的步骤，并将这些步骤交由不同的运算设备，同时进行运算，之后将运算结果合并，求出解答。与传统的循序算法不同，因为它可以改善多核心处理器架构下的运算速度，而日渐受到重视。
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并行算法（Parallel Algorithm）代写
电脑软件可以被分成数个运算步骤来运行。为了解决某个特定问题，软件采用某个算法，以一连串指令运行来完成。传统上，这些指令都被送至单一的中央处理器，以循序方式运行完成。在这种处理方式下，单一时间中，只有单一指令被运行（processor level: 比较微处理器，CISC, 和RISC，即流水线Pipeline的概念，以及后来在Pipeline基础上以提高指令处理效率为目的的硬件及软件发展，比如branch-prediction, 比如forwarding，比如在每个运算单元前的指令堆栈，汇编程序员对programme code的顺序改写）。并行运算采用了多个运算单元，同时运行，以解决问题。
并行算法（Parallel Algorithm）基本体系结构
相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即指令流水化，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务，处理起来比任务并行简单。
空间上的并行导致两类并行机的产生，按照麦克·弗莱因（Michael Flynn）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），而常用的串行机也称为单指令流单数据流（SISD）。MIMD类的机器又可分为常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
算法分析还可以用于其他特殊领域：数据结构（Data structure），数据优化（Data optimization），算法选择（Optimization algorithm）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎咨询AcademicPhD！
