引言

基础概念

并行计算的类型（数据并行、任务并行）

加速比

并行效率

如何评估并行算法

Amdahl定律与Gustafson定律的介绍

工具与平台

CPU/GPU/TPU等硬件平台的选择
软件和编程框架（如OpenMP, MPI, CUDA）

实验案例

简单算法（如矩阵乘法、排序算法）
实际应用案例（如图像处理、大数据分析）
性能评估指标
计算吞吐量
执行时间
缩放效率
资源利用率
数据收集与分析
数据收集技术

性能分析工具

使用性能分析工具（如Intel VTune, NVIDIA Nsight）
日志记录和数据可视化
数据分析方法
结果的统计处理
对比分析和趋势分析

结论

总结并行速率的评估结果和实验观察
讨论并行计算在未来应用中的潜力和挑战