生物计算系统结构并行计算　并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的

并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程

为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用

并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题

并行计算可以划分成时间并行和空间并行

时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题

以程序和算法设计人员的角度看，并行计算又可分为数据并行和任务并行

数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务，处理起来比任务并行简单

空间上的并行导致两类并行机的产生，按照Michael Flynn（费林分类法）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），而常用的串行机也称为单指令流单数据流（SISD）

MIMD类的机器又可分为常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）

分布式计算分布式计算这个研究领域，主要研究分散系统（Distributed system）如何进行计算

分散系统是一组计算机，通过计算机网络相互链接与通信后形成的系统

把需要进行大量计算的工程数据分区成小块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统一合并得出数据结论的科学

常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输

如分析计算蛋白质的内部结构和相关药物项目，该项目结构庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的

即使有了计算能力超强的超级电脑，但是一些科研机构的经费却又十分有限

分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：1、稀有资源可以共享

2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载

3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上

其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一

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