流中的并行处理不是并行的吗？

流中的并行处理不是并行的。在计算机领域中，流指的是一系列连续的数据元素或操作，在处理流数据时，可以采用并行处理的方式来提高效率和性能。

并行处理是指同时执行多个任务或操作，利用多个处理单元并行进行计算，以提高整体的处理能力和效率。而流中的并行处理，指的是将流数据分成多个子流，并且并行地对每个子流进行处理，以加速处理速度。

流中的并行处理可以通过多线程、多进程、分布式计算等方式实现。具体的实现方式取决于具体的场景和需求。例如，可以利用多线程并行处理数据流，每个线程负责处理其中的一部分数据；或者使用分布式计算框架将流数据分发到不同的节点进行并行处理。

流中的并行处理可以用于各种场景，如大规模数据处理、实时数据分析、图像处理、视频编码等。通过并行处理，可以有效地利用计算资源，提高处理速度和效率。

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AJAX中的串行与并行

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ASW 工作流最佳实践（四）：并行多任务处理

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【QQ问题汇总】基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗

问题1：基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗？答：有区别，前者往往是cpu上的当时，而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。...最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。...因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。...在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一份kernel代码, N个work-item在同时执行它, 但对应不同的数据)。CUDA从来只建议使用数据并行的, 否则将十分低效。...(P2P = peer to peer) 一张显卡可以从同一个PCI-E Root Switch/Complex下的另外一张显卡身上,直接访问对方的显存, 或者直接的将对方的显存里面的东西复制到自己的显存里

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