数据并行的原理是将一个数据分解成多个部分，对被分解的数据执行相同的操作，获得多个结果，再通过对数据结果的汇总，获得最终结果，最大化发挥数据处理的性能。数据并行主要用于大型和复杂的计算问题，通过多线程，充分高效利用多核计算资源，解决传统数据处理方法无法完成的高精度大数据处理需求。数据并行化处理，是使用处理器为每个处理单元分配数据块，为其下达执行并行操作的指令。数据并行过程中要重点考虑数据和任务协调性，通过问题的分解或组合，提高操作性能、减少任务开销。

数据并行是将数据划分为多个小数据，发送到不同处理节点上，使用相同的模型参数进行计算，将计算的不同结果进行汇总后通过加权平均获得最终结果。模型并行的本质是对计算机资源进行分配，当模型过大时，无法将模型直接载入处理机中，将整个模型按层分解为多个模型，载入不同的处理节点中分别进行计算。不同节点按照模型顺序进行排序，以流水线形式先后执行节点计算。此外，模型并行并非 100% 以并行方式完成，有时会以串行方式完成的。

数据并行的目标是提高数据计算的执行效率，通过深度学习训练提升吞吐量。并行计算程序优化的主要难点包括数据的划分、并发访问控制以及资源划分。如果数据并行性能表现不佳，可以通过优化划分方式，避免过多的控制流集中在同一个处理机上工作。此外，数据并行可以通过协调对资源的访问，将访问分为读和写，减少出现读写冲突导致资源互斥的问题。而资源划分的优化方式通常采用向量法或并行化处理，尽可能降低通信使用的资源，保持负载均衡。