简单的多处理并行计算不起作用

是指在处理任务时，简单地将任务分成多个子任务并行处理，并不能有效地提高计算效率或解决问题。这可能是由于任务之间存在依赖关系，无法并行处理；或者任务本身规模较小，无法充分利用并行计算的优势。在这种情况下，单一处理器或串行计算可能更为合适。

然而，在实际应用中，多处理并行计算通常是为了提高计算速度、节省时间和资源。当处理任务规模较大，计算密集度高，且任务之间不存在严格的依赖关系时，多处理并行计算能够充分利用多个处理器或计算节点的计算能力，以同时执行多个子任务，从而加快处理速度。这种并行计算方法可以应用于各种领域，例如科学计算、图像处理、数据分析等。

腾讯云提供了多个与多处理并行计算相关的产品和服务，以满足不同场景下的需求：

弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）：提供了灵活可扩展的虚拟云服务器，用户可以根据需要创建、管理和调整计算资源。在大规模计算任务中，可以通过创建多个ECS实例，将任务分配给不同的实例进行并行计算。
批量计算服务（BatchCompute）：为大规模并行计算提供了一站式解决方案。用户可以通过定义任务模板、作业队列和作业实例等概念，方便地进行任务调度和管理。批量计算服务能够自动地将任务并行分发给多个计算节点，并提供任务监控和管理工具。
弹性容器实例（Elastic Container Instance，ECI）：提供了轻量级、无需预配置的容器运行环境。用户可以通过创建多个容器实例，并使用容器编排工具进行任务调度和管理，实现多个任务的并行计算。

需要注意的是，多处理并行计算并非适用于所有场景，对于特定的计算任务和业务需求，需要综合考虑任务规模、计算密集度、任务之间的依赖关系等因素，才能选择合适的计算方法和相应的云计算产品。