Lihat sumber Aplikasi Komputasi Paralel

Komputasi paralel telah menjadi kunci dalam berbagai bidang aplikasi modern yang membutuhkan kapasitas pemrosesan tinggi. Dengan memanfaatkan banyak unit pemrosesan, aplikasi dapat berjalan lebih cepat dan efisien.

== Simulasi Ilmiah ==
Bidang [[fisika]], [[kimia]], dan [[biologi]] sering menggunakan komputasi paralel untuk mensimulasikan fenomena kompleks. Contohnya adalah simulasi iklim, perhitungan molekuler, dan pemodelan genomik yang memerlukan pemrosesan data sangat besar.

== Pengolahan Data Besar ==
Dalam era [[big data]], komputasi paralel sangat penting untuk menganalisis dan memproses data dalam jumlah besar. Teknologi seperti [[Hadoop]] dan [[Spark]] memungkinkan pemrosesan data terdistribusi di banyak komputer sekaligus.

== Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin ==
Komputasi paralel juga menjadi tulang punggung dalam pengembangan [[kecerdasan buatan]], khususnya pada pelatihan [[jaringan saraf tiruan]] yang kompleks. Dengan memanfaatkan GPU dan arsitektur paralel lainnya, proses pelatihan dapat dilakukan dalam waktu yang lebih singkat.