大规模并行计算是指利用多个计算节点进行协同计算以解决大规模计算问题的一种计算模式。它的特点主要有以下几个方面：
高效性： 大规模并行计算能够将大规模计算任务分解为多个小任务，同时使用多台计算机同时计算，从而使得计算效率得到大幅提升。这种方式能够让计算机在相同时间内完成更多的计算，提高计算的速度和效率。
可扩展性： 大规模并行计算的计算能力可以通过增加计算节点的数量得到扩展。在大规模并行计算中，如果需要进行更加复杂的计算，可以通过增加计算节点的数量来实现。这种方式使得大规模并行计算在计算能力上具有很好的可扩展性。
容错性： 在大规模并行计算中，由于计算节点的数量较多，因此在计算过程中很难避免一些节点出现故障的情况。为了解决这个问题，大规模并行计算需要具备很好的容错性。在计算过程中，如果某个节点发生故障，系统可以采用一些容错措施，例如备份、重试等，以保证计算任务可以顺利地继续进行。
通信开销： 大规模并行计算中，节点之间需要进行频繁的通信，以便协同完成计算任务。这种通信开销会占用大量的计算资源，从而影响计算效率。因此，在设计大规模并行计算系统时，需要考虑如何优化通信开销，减少通信带来的影响。
负载均衡： 在大规模并行计算中，不同计算节点之间的计算任务可能会存在不均衡的情况。这种不均衡会导致一些节点计算时间过长，而另一些节点则处于空闲状态。为了解决这个问题，需要采用一些负载均衡的策略，使得计算任务能够尽可能均衡地分布到各个计算节点上。
数据局部性： 在大规模并行计算中，不同计算节点之间需要频繁地传输数据。为了提高数据传输效率，需要考虑一些数据局部性的问题。例如，将需要频繁访问的数据放置在相邻的计算节点上，以减少数据传输的次数和开销。
综上所述，大规模并行计算具有高效性、可扩展性、容错性、通信开销、负载均衡和数据局部性等特点。在实际应用中，需要根据具体的应用场景选择合适的大规模并行计算方案，以满足计算任务的需求。