Paralleelne töötlemine on sama ülesande samaaegne töötlemine kahes või enamas mikroprotsessoris kiiremate tulemuste saamiseks. Arvutiressursid võivad hõlmata ühte mitme protsessoriga arvutit või mitut võrguga ühendatud arvutit või mõlema kombinatsiooni. Protsessorid pääsevad andmetele juurde ühismälu kaudu. Mõnel superarvuti paralleeltöötlussüsteemil on sadu tuhandeid mikroprotsessoreid.
Paralleelse töötlemise abil saab korraga teha mitmeid arvutusi, mis vähendab projekti lõpuleviimiseks kuluvat aega. See on eriti kasulik projektide puhul, mis nõuavad keerulisi arvutusi, nagu ilma modelleerimine ja digitaalsed eriefektid. Seda tüüpi töötlemise tõhususe mõistmiseks võtame näite tegelikust elust.
Kui hõivatud kaubanduskeskuses on ainult üks sularahalett, moodustavad kliendid ühtse järjekorra ja jäävad oma järjekorda ootama. Kui on kaks kassat, saab ülesande tõhusalt jagada. Kliendid moodustavad kaks järjekorda ja teenindatakse kaks korda kiiremini. See on näide, kus paralleelne töötlemine on tõhus lahendus.
Paralleeltöötluse abil saab tõhusalt lahendada ülikeerulisi teaduslikke probleeme, mida muidu on äärmiselt raske lahendada. Paralleelarvutust saab tõhusalt kasutada ülesannete jaoks, mis hõlmavad palju arvutusi, millel on ajapiirangud ja mida saab jagada mitmeks väiksemaks ülesandeks.
Paralleeltöötlus on eriti kasulik sellistes valdkondades nagu ilm ja kliima, keemilised ja tuumareaktsioonid, naftauuringud, seismiliste andmete mõõtmine, kosmosetehnoloogia, elektroonikaahelad, inimgenoom, meditsiin, täiustatud graafika ja virtuaalreaalsus ning tootmisprotsessid.
Suure tõenäosusega on paralleelsus andmetöötluse tulevik. Üldiselt hõlmab paralleelarvutuse edukas rakendamine kahte väljakutset:
Ülesanded peaksid olema üles ehitatud nii, et neid saaks üheaegselt täita
Üksteise järel täidetavate ülesannete jada tuleks säilitada