大量数据的并行计算怎么实现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。