并行算法是并行计算中非常重要的问题。并法研究应该确立一个“理论－设计－实现－应用”的系统方法，形成一个完善的 “架构—算法—编程” 方法论，这样才能保证并行算法不断发展并变得更加实用。
并行算法简介
简单的说，算法就是求解问题的方法和步骤。并行算法，就是在并行机上用很多个处理器联合求解问题的方法和步骤。实际上，在自然界中并行是客观存在的普遍现象，关键问题在于能不能很好的利用。由于人们的思维能力以及思考问题的方法对并行不太习惯，且并行算法理论不成熟，所以总是出现了需求再来研究算法，不具有导向性，同时实现并行算法的并行程序性能较差，往往满足不了人们的需求。并行算法的研究历史可简单归纳为：上世纪70到80年代，并行算法研究处于高潮；到上世纪90年代跌入低谷；目前，又处于研究的热点阶段。现在，人们已经可以自己搭建PC cluster，利用学习到的理论知识来解决实际问题，不再是纸上谈兵，这也为我们提供了新的机遇和挑战。
并行算法的研究内容
(1)并行计算模型并行算法作为一门学科，首先研究的是并行计算模型。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。
并行计算模型的第一代是共享存储模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些计算模型，模型参数主要是CPU的单位计算时间，这样科学家可以忽略一些细节，集中精力设计算法。第二代是分布存储模型。在这个阶段，人们逐渐意识到对并行计算机性能带来影响的不仅仅是CPU，还有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型参数，是这个阶段的研究重点。第三代是分布共享存储模型，也是我们目前研究所处的阶段。随着网络技术的发展，通信延迟固然还有影响，但对并行带来的影响不再像当年那样重要，注重计算系统的多层次存储特性的影响。
(2) 设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。虽然并行算法研究还不是太成熟，但并行算法的设计依然是有章可循的，例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可以根据问题的特性来选择适合的设计方法。
以上是并行算法的常规研究内容。随着时代的进步，我们需要不断调整研究方向。目前并行算法研究的新走向是：并行算法研究内容不断拓宽，并行计算被纳入研究范畴；与广大用户领域结合，注重应用，强调走到用户中去，为用户解决问题；重视新的、非常规计算模式，如神经计算、量子计算等，这些模式能够解决某类特定问题，有其自身的优越性。
