پردازش موازی یک روش پردازشی است که در آن یک مسئله بزرگ به چندین زیرمسئله کوچک‌تر تقسیم می‌شود و هر یک از این زیرمسائل به طور موازی و همزمان توسط چندین منبع پردازشی حل می‌شود. این روش برای افزایش سرعت و کارآیی در پردازش داده‌های بزرگ بسیار مفید است.

برای فهم بهتر، بیایید یک مثال ساده را در نظر بگیریم. فرض کنید که می‌خواهید یک کتاب را ترجمه کنید. اگر این کار را به تنهایی انجام دهید، این ممکن است زمان‌بر باشد. اما اگر دوستانتان را دعوت کنید تا هر کدام یک بخش از کتاب را ترجمه کنند، زمان ترجمه به شدت کاهش خواهد یافت. در اینجا هر فرد به طور موازی و مستقل از سایرین بخش خود را ترجمه می‌کند و سپس نتایج ترجمه‌ها با هم ترکیب می‌شوند.

در پردازش موازی، همان اصلی به کار می‌رود. مسئله بزرگ تقسیم می‌شود و هر زیرمسئله توسط یک منبع پردازشی مخصوص به طور موازی حل می‌شود. این روش به کار می‌رود در:

1. **پردازش داده‌های بزرگ**: زمانی که داده‌ها بسیار بزرگ هستند و نیاز به پردازش موازی دارند تا زمان پردازش آن‌ها کاهش یابد.

2. **شبیه‌سازی‌های پیچیده**: مانند شبیه‌سازی‌های هواشناسی، تحلیل دینامیک سیالات و مکانیک سیالات که نیاز به پردازش موازی دارند.

3. **پردازش تصویر و ویدیو**: برای پردازش تصاویر با رزولوشن بالا، تحلیل تصاویر پزشکی و پردازش ویدیوهای با فریم بسیار بالا.

از مزایای پردازش موازی می‌توان به افزایش سرعت پردازش، بهبود کارآیی، کاهش زمان پاسخ‌دهی و افزایش قابلیت مقیاس‌پذیری اشاره کرد. اما به منظور استفاده موثر از پردازش موازی، نیاز به مدیریت منابع و هماهنگی صحیح زیرساخت‌ها و برنامه‌ها است.