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  相對於序列計算,平行計算可以劃分成時間並行和空間並行。時間並行即指令流水化,空間並行使用多個處理器執行併發計算,當前研究的主要是空間的並行問題。以程式和演算法設計人員的角度看,平行計算又可分為資料並行和任務並行。資料並行把大的任務化解成若干個相同的子任務,處理起來比任務並行簡單。  空間上的並行導致兩類並行機的產生,按照麥克·弗萊因(Michael Flynn)的說法分為單指令流多資料流(SIMD)和多指令流多資料流(MIMD),而常用的序列機也稱為單指令流單資料流(SISD)。MIMD類的機器又可分為常見的五類:並行向量處理機(PVP)、對稱多處理機(SMP)、大規模並行處理機(MPP)、工作站機群(COW)、分散式共享儲存處理機(DSM)。

  平行計算機有以下五種訪存模型:均勻訪存模型(UMA)、非均勻訪存模型(NUMA)、全快取記憶體訪存模型(COMA)、一致性快取記憶體非均勻儲存訪問模型(CC-NUMA)和非遠端儲存訪問模型(NORMA)。

  不像序列計算機那樣,主流使用馮·諾伊曼的計算模型,平行計算機沒有一個統一的計算模型。不過,人們已經提出了幾種有價值的參考模型:PRAM模型,BSP模型,LogP模型,C^3模型等。

  平行計算機是靠網路將各個處理機或處理器連線起來的,一般來說有以下幾種方式  網路的基本術語:

  並行演算法是一門還沒有發展成熟的學科,雖然人們已經總結出了相當多的經驗,但是遠遠不及序列演算法那樣豐富。並行演算法設計中最常用的的方法是PCAM方法,即劃分,通訊,組合,對映。首先劃分,就是將一個問題平均劃分成若干份,並讓各個處理器去同時執行;通訊階段,就是要分析執行過程中所要交換的資料和任務的協調情況,而組合則是要求將較小的問題組合到一起以提高效能和減少任務開銷,對映則是要將任務分配到每一個處理器上。總之,並行演算法還需要相當多完善的地方。 並行演算法與序列演算法最大的不同之處在於,並行演算法不僅要考慮問題本身,而且還要考慮所使用的並行模型,網路連線等等。
平行計算(英語:parallel computing)一般是指許多指令得以同時進行的計算模式。在同時進行的前提下,可以將計算的過程分解成小部分,之後以並行方式來加以解決。