科学计算和数值分析软件

MATLAB：通过Parallel Computing Toolbox实现并行计算功能，适用于多处理器或计算节点上的代码并行执行。

SAS：支持并行计算，能够处理大规模数据集和高性能计算任务。

SPSS：虽然主要用于统计分析，但也支持一定程度的并行计算。

深度学习框架

CUDA：NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，适用于利用GPU进行大规模并行计算，常见于深度学习等应用。

OpenCL：开放标准的并行编程框架，支持多种硬件平台（如CPU、GPU、FPGA等），适用于并行计算。

大数据处理框架

Apache Hadoop：基于Java的开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。

Apache Spark：基于Java的开源框架，提供快速的数据处理速度和强大的计算能力，支持实时流处理和机器学习。

Apache Flink：开源流处理框架，适用于高速、可扩展和容错的分布式数据流处理。

数据分析和处理软件

Dask：Python并行计算库，支持多核并行和多节点集群计算，兼容Pandas和NumPy的API。

joblib：Python库，专门用于并行计算，适合拆分任务并在多个CPU核心上运行。

其他专业软件

Intel TBB（Intel Threading Building Blocks）：用于并行计算，优化多线程应用程序的性能。

这些软件和工具适用于各种需要并行计算的场景，包括高性能计算、科学模拟、深度学习、大数据分析等。开发者可以根据具体需求选择合适的工具来进行并行计算编程。