并行计算

Julia 支持这四类并发和并行编程：

1. 异步“任务”或协程：

   Julia Tasks 允许暂停和恢复 I/O、事件处理、生产者-消费者进程和类似模式的计算。 Tasks 可以通过wail 和fetch 等操作进行同步，并通过 Channel 进行通信。 虽然严格来说不是并行计算，但 Julia 允许在多个线程上调度任务。

2. 多线程：

   Julia 的多线程提供了在多个线程、CPU 内核或共享内存上同时调度任务的能力。这通常是在个人 PC 或单个大型多核服务器上获得并行性的最简单方法。 Julia 的多线程是可组合的。当一个多线程函数调用另一个多线程函数时，Julia 将在可用资源上全局调度所有线程，而不会超额使用。

3. 分布式计算:

   分布式计算运行多个具有独立内存空间的 Julia 进程。 这些可以在同一台计算机或多台计算机上。 Distributed 标准库提供了远程执行 Julia 函数的能力。 使用这个基本构建块，可以构建许多不同类型的分布式计算抽象。 像 DistributedArrays.jl 这样的包就是这种抽象的一个示例。 另一方面，像 MPI.jl 和 Elemental.jl 这样的包提供对现有 MPI 生态库的访问。

4. GPU 计算:

   Julia GPU 编译器提供了在 GPU 上本地运行 Julia 代码的能力。 有一个针对 GPU 的丰富的 Julia 软件包生态系统。 JuliaGPU.org 网站提供了功能列表、支持的 GPU、相关包和文档。