系统的并行性

随着信息技术和计算机技术的高速发展，计算机处理数据的速度也越来越快。直到上世纪90年代，众多研究者开始将多台计算机联合起来成为一个计算机集群的形势，使得计算机的处理速度愈发快速。集群是指将多个独立的计算机连接起来，使得这些计算机能够在一起协同工作，从而实现更大的计算能力。而系统的并行性正是这种集群技术的一个重要方面。

系统的并行性主要是指在处理一些任务和指令的时候，能够同时处理多个指令或任务，以提高系统的运行效率。很多应用程序中的任务是可以分为多个子任务，并行处理这些子任务能够大大缩短任务的执行时间。并行处理的好处不仅能够提高处理速度，还可以提高系统的可靠性、增加系统的扩展性，并且降低能耗以及角色成本。

现如今，系统并行性技术已成为数据处理领域的热门话题，尤其是在高性能计算、云计算、大数据等领域得到了广泛应用。具体来说，系统并行性技术主要包括以下几个方面：

1.负载均衡技术

在多台计算机联合工作的时候，往往会遇到如何将工作任务分配给不同的计算机等问题。针对这个问题，负载均衡技术可派上用场，其主要目的就是将工作任务分配给不同的计算机，使得让每个计算机的处理能力得到充分利用，从而提高处理效率和性能。

2.并行通信技术

并行通信技术是计算机的并行运算不可或缺的一部分，其主要作用是实现计算机之间的数据交互和通信，使得计算机能够实现相互合作，达到更快的处理效率。

3.分布式计算技术

分布式计算技术是指将原本集中在单个计算机上的计算任务分配到多个计算机上执行，从而提高系统的可扩展性和容错性。与单个计算机相比，分布式计算系统不仅能够快速处理大数据量的任务，而且还能够高效地完成复杂的计算任务。

4.并行编程模型

并行编程模型则是实现系统并行性的关键性技术之一。不同的编程模型有不同的应用场景和需求，比如Thread-based模型、Task-based模型以及Data-based模型等。这些模型能够让程序以并行的方式运行，从而提高系统的处理效率，降低系统处理任务的时间。

总体而言，系统的并行性能够发挥计算机集群的最大优势，提高处理能力和效率，具有广泛的应用前景。但在实际的应用中也需要充分考虑实际的系统规模和情况，以及相关的技术难题，从而实现原理充分利用这些技术，提高计算机的效率和性能。