【1】Embarrassingly Parallel（易并行计算问题）

1、什么是Embarrassingly Parallel（易并行计算问题）

       易并行计算问题：A computation that can be divided into a number of  completely independent tasks。在编写并行程序过程中，首先需要将一个问题分解成若干部分，然后将每个部分分配给不同的processer（处理器）或者thread（线程）分别进行计算，如果该计算问题能够被分解成一些完全独立的子计算（task）、同时各个task之间数据几乎没有依赖，没有通信。那这个计算问题就叫作易并行计算问题。

      对于该问题一般程序处理流程如下：

     对于输入的Data，直接拆分成几块互相没有依赖的Subdata,每一份Subdata具有完全相同的处理方式，最后再将subdata的处理结果合并行输出，对于这类数据计算问题，就天然的适用于并行计算。尤其是在图像处理方面，并行处理的情况很多。

      在对图像进行平移、旋转、缩放过程中，对于每一个pixel(像素点)数据都是完全相同的操作，当然我们可以写一个两层for循环，遍历每个pixel，然后对每个pixel进行转换，但这样效率很低。按照并行编程的思路，我们可以对一幅图像不同的像素点进行拆分，送到不同processer，同时进行图像计算，这样就实现了图像计算的加速。理想情况下，对于每个piexl，咱们都送到一个processer中进行计算，这样效率最高。但实际情况是，往往processer或者thread开启的数量也是有限度的，就像高速公路分流一样，不可能无限制的扩宽车道，所以咱们需要对一整个Data进行合理的拆分，将一块数据送入processer中进行处理。正如上图所示，对于原始图像的拆分可以分块、分行、分列，不同的分割方式对最后运行效率也是有一定影响的。

2、易并行计算需要考虑的问题

    对于易并行计算问题，虽然数据很容易进行拆分处理，但在实际编写程序过程中往往会遇到两个问题，首先我们看一下并行编程的程序框架。

    对于图像的平移处理，一般并行程序由主从结构构成，主程序用来对数据进行拆分，送到不同的process中，并接受不同process的返回值。