| 并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
当企业需要大规模并行计算处理时，云计算市场上有现成的大规模并行计算服务提供商，比如阿里云批量计算，要了解或购买批量计算，请 点击进入阿里云批量计算。
什么是批量计算？ 批量计算（BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。BatchCompute 可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理、作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。 通俗的讲，就是您可以提交一个任意的计算机程序，让它在阿里云的多个 VM 实例上同时运行，然后把结果写入到指定的持久化存储位置（如阿里云对象存储 OSS 或者文件存储 NAS），然后您可以去指定的位置查看结果。
阿里云批量计算具有如下优势： 海量并发 - 支持十万核级别并发规模。
- 自动高效完成数据分发和计算调度。
弹性伸缩 - 根据作业需求动态分配计算资源。
- 支持任务依赖关系（DAG），轻松组建工作流。
I/O优化 - 独有数据分布式缓存技术，极大加速大规模共享数据分发。
- 直接挂载对象存储，透明处理 I/O 访问异常。
易用安全 - 无需特殊编程实现已有流程上云。
- 支持 Open API，易于集成。
- 通过 VPC 网络隔离以及存储访问授权实现严格安全控制。
按量付费：按照计算资源实际使用量付费。
BatchCompute 广泛应用于电影动画渲染、生物数据分析、多媒体转码、金融保险分析等领域。 阿里云批量计算使用场景典型案例电影动画渲染阿里云渲染云解决方案基于 BatchCompute 搭建。国产动画片如小门神、昆塔等，利用BatchCompute 调用阿里云日夜不停进行影片视效渲染，极大提高了渲染效率。 
大幅提升渲染效率 批量计算的高效集群管理可以帮助您轻松调度十万核以上的计算资源进行渲染，并且通过独有分布式缓存技术大幅提升共享场景文件的加载性能。同时提供简单易用的渲染管理系统，无需编程实现云上渲染。 能够解决 分布式缓存 无论使用OSS还是NAS，通过简单的配置指定数据源就可以启动分布式缓存功能。缓存加速能力随着集群规模线性扩展，解决大规模渲染场景下素材加载慢的痛点。 灵活易用 用户可以通过集群模式搭建混合云渲染环境，也可以通过作业模式实现自动的资源管理和作业调度。批量计算还提供了方便易用的命令行工具和渲染管理系统，大大减少云渲染系统搭建的投入。 节省成本 用户只需要支付实际消耗的计算和存储费用，批量计算提供的资源管理、作业调度和分布式缓存功能不收取额外费用。大幅减少传统渲染调度软件的license成本。 生物数据分析生物基因企业利用 BatchCompute 完成大规模基因组测序分析。 
轻松实现大批量样本分析 支持基于有向无环图轻松构建复杂工作流，结合批量计算独有的分布式缓存技术和OSS挂载功能，无需特别编程就可以实现稳定高效的大规模样本分析。 能够解决 工作流构建 通过有向无环图的方式指定任务间的依赖关系实现工作流构建。批量计算根据指定的依赖关系保障任务的执行顺序。并且支持通过数据切分的方式实现相同逻辑的并发处理。 支持多种数据源 批量计算任务可以支持OSS和NAS的数据处理。独有OSS挂载功能可以支持程序通过文件接口访问对象存储数据，简化流程迁移上云成本。 简单易用 提供易用强大的命令行工具，用户可以通过编辑配置文件实现工作流构建，并通过简单的命令提交管理作业。无需特殊编程实现流程上云。
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