基本并行化。创建一个工作者池，然后所有工作者都并行运行相同的函数

基本并行化是一种并行计算的方法，它通过创建一个工作者池，让所有工作者并行运行相同的函数来提高计算效率。下面是对基本并行化的完善且全面的答案：

概念： 基本并行化是指将一个任务分解为多个子任务，并通过创建一个工作者池来同时执行这些子任务的方法。每个工作者都是一个独立的执行单元，它们可以并行地执行相同的函数，从而加快任务的完成速度。

分类： 基本并行化可以分为两种类型：数据并行和任务并行。

• 数据并行：将数据分成多个部分，每个工作者处理其中的一部分数据。适用于数据量较大且可以独立处理的任务。
• 任务并行：将任务分成多个子任务，每个工作者处理其中的一个子任务。适用于任务之间存在依赖关系的情况。

优势：

• 提高计算效率：通过并行执行相同的函数，可以同时处理多个子任务，从而加快任务的完成速度。
• 充分利用资源：利用多个工作者并行执行任务，可以充分利用计算资源，提高系统的利用率。
• 可扩展性强：可以根据任务的需求增加或减少工作者的数量，以适应不同规模的计算任务。

应用场景： 基本并行化适用于需要处理大量数据或复杂计算的场景，例如：

• 数据分析：对大规模数据进行分析和处理时，可以将数据分成多个部分，由多个工作者并行处理。
• 图像/视频处理：对图像或视频进行处理时，可以将处理任务分成多个子任务，由多个工作者并行处理。
• 科学计算：在科学计算领域，一些复杂的计算任务可以通过基本并行化来提高计算效率。

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• 弹性伸缩（Auto Scaling）：根据实际需求自动调整计算资源的数量，以适应任务的并行化需求。详情请参考：弹性伸缩产品介绍
• 云函数（Cloud Function）：无需管理服务器，按需执行代码，可以快速实现任务的并行化处理。详情请参考：云函数产品介绍
• 批量计算（BatchCompute）：提供高性能的计算集群，支持大规模并行计算任务的处理。详情请参考：批量计算产品介绍

以上是对基本并行化的完善且全面的答案，希望能满足您的需求。