对大量数据的计算可以考虑将数据分布在不同的计算节点上，使每个单独节点上的数据量小于其可用内存。划分数据时，应尽量使不同计算节点上的数据交换和通信量最少，最佳情况是使各台节点完全独立地进行计算，不做任何数据交换和通信。
因为现在的机器几乎都是多核多处理器的，在每个节点上还可以进行节点内的并行，以充分利用每台机器的计算性能。
做并行计算还需要选择一种合适的并行计算工具，很多编程语言都提供了多种并行实现机制。以 Python 为例，可以使用标准库中的 [threading 模块](https://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](https://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。如果可以使用 C/C++，Fortran 或者使用 cython 为 Python 编写扩展模块，还可以使用 OpenMP 并行。偶的个人[简书专题](https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。有需要或者感兴趣的可以了解下。
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