在有多个计算核心的密集型计算中，并发包括并行吗？

并发和并行是两个不同的概念。并发是指在同一时间内执行多个任务，而并行是指同时执行多个任务。在有多个计算核心的密集型计算中，既可以使用并发，也可以使用并行。

使用并发可以让多个任务在同一时间内被处理，但是这些任务可能会交替执行，而不是同时执行。这种方式可以减少等待时间，提高系统的吞吐量，但是可能会增加响应时间。

使用并行可以让多个任务同时执行，这样可以更快地完成计算任务。但是，这需要确保每个任务都可以被分配到不同的计算核心上，并且需要考虑如何处理数据的并行传输和同步。

因此，在选择并发还是并行时，需要考虑计算任务的性质和系统的硬件配置，以及如何最大化系统的性能。

相关问题

异步并发和并行有什么区别吗

异步并发和并行是计算机编程中的两个重要概念，它们描述了任务执行的方式，但有着关键的区别。

1. **并行（Parallelism）**：
并行指的是同时执行多个任务或操作。这些任务可以在同一时刻或者不同的处理器核心上独立运行。在单核系统中，使用技术如线程切换来模拟并行，而在多核或多处理器系统中，真正的硬件级并行得以实现。并行计算的目标是提高系统的整体性能，尤其是在处理大量数据或密集计算任务时。

2. **异步并发（Asynchronous Concurrency）**：
异步并发是指任务之间的执行是不依赖于彼此的顺序。每个任务都在单独的上下文中运行，并且当一个任务完成时，它不会阻塞其他任务的执行。常见的异步模型包括回调、事件驱动和Promise等。这种模式常用于IO密集型操作（如网络请求或磁盘读写），因为它避免了长时间等待造成的CPU浪费。

简单来说，关键区别在于：
- **并行**关注的是在同一时间点上执行多个任务，侧重于硬件资源的利用；
- **异步并发**关注的是任务之间不依赖的执行顺序，适用于处理I/O操作，提高程序响应速度。

python并发并行

Python中的并发和并行是两个不同的概念。

并发是指同时处理多个任务的能力，但不一定是真正的同时执行。在Python中，可以使用多线程或者协程来实现并发。多线程适合I/O密集型任务，可以利用多核CPU的优势，但由于全局解释器锁（GIL）的存在，无法充分利用多核CPU进行并行计算。协程则是利用单线程，在任务之间切换来实现并发，适合I/O密集型和计算密集型任务。

并行是指真正同时执行多个任务的能力，可以利用多核CPU的优势。在Python中，可以使用多进程来实现并行。每个进程都有自己的解释器和全局解释器锁，可以充分利用多核CPU进行并行计算。但进程间的通信相对复杂，需要使用进程间通信（IPC）机制。

总结起来，如果任务是I/O密集型，可以使用多线程或者协程实现并发；如果任务是计算密集型，可以使用多进程实现并行。当然，在实际应用中，也可以将并发和并行结合起来使用，根据具体情况选择适合的并发和并行模型。