并行计算技术是一种在大型计算机系统中使用的高性能计算技术，它通过同时处理多个任务来提高计算效率。并行计算技术的优势和局限性如下：
一、优势
提高计算速度：并行计算技术可以同时处理多个任务，从而大大提高计算速度。与串行计算相比，它可以减少计算所需时间。这对于需要进行大量数据处理的科学研究和工程设计非常有用，如天气预报、分子模拟等。
支持大规模数据处理：并行计算技术可以有效地处理大规模数据。随着数据规模的增加，串行计算会变得不可行。并行计算技术可以将计算任务分为多个小任务，并将这些小任务分配给多个处理器，从而支持大规模数据处理。
高效利用计算资源：并行计算技术可以充分利用多个处理器，从而高效利用计算资源。如果只使用一个处理器，那么其他处理器就会空闲，浪费了计算资源。而使用并行计算技术，可以将不同的任务分配给不同的处理器，从而实现计算资源的充分利用。
可扩展性强：并行计算技术可以很容易地扩展到更大的计算系统。在需要处理更大数据集时，可以增加处理器数量或增加计算节点来满足需求。
二、局限性
程序设计难度大：并行计算技术需要将任务分解成多个子任务，并使它们同时运行。这需要对程序进行重新设计，以便正确地使用并行计算技术。因此，并行程序设计的难度较大。
通信开销高：并行计算技术需要不同的处理器进行通信，以传输数据和协调任务。通信开销会增加计算时间，并可能导致并行计算技术的效率下降。
数据同步困难：并行计算技术中，不同的处理器可能会执行不同的任务，并在不同的时间点产生结果。这可能导致数据同步困难，需要考虑如何将结果合并。
资源利用不均衡：并行计算技术需要将任务均匀地分配给不同的处理器。如果任务分配不均衡，某些处理器可能会空闲，从而浪费计算资源。
三、发展前景
随着计算机技术的不断发展，尤其是高性能计算机的出现，越来越多的应用场景开始采用并行计算技术。并行计算技术在各个领域都有着广泛的应用，如科学计算、人工智能、生物信息学等。尤其是在大数据和云计算时代，大规模并行计算技术将越来越重要。
未来，随着处理器数量的增加，计算速度将继续提高。同时，随着云计算和分布式存储技术的成熟，将会有更多的应用场景开始采用大规模并行计算技术。并行计算技术的优势将得到更好地体现，局限性也将得到一定的缓解。