计算机处理并行数据的方式主要依赖于以下几个关键步骤和技术：
问题分解与任务分配
将复杂问题分解成多个可以并行处理的子问题。
将这些子问题分配给不同的处理单元，如CPU核心、计算节点或GPU等。
数据划分与通信
将数据集划分为适当大小的块，并将这些数据块分配到不同的处理单元上。
使用高速互联网络连接各个处理单元，以便于数据传输和结果汇总。
并行计算架构
利用并行计算硬件（如多核CPU、GPU、FPGA等）和软件环境（如操作系统、并行编程框架等）来实现并行处理。
并行计算架构类型包括共享内存、分布式内存、多处理器系统等。
任务调度与管理
通过合理的任务调度和管理，确保多个任务能够在有限的资源下高效地运行。
使用任务队列、进程池等技术来管理并发任务，避免资源竞争和死锁。
同步与通信
在并行处理中，线程间或进程间的同步非常重要，以避免数据竞争和不一致。
使用锁、信号量、消息传递等机制来实现同步和通信。
优化与调整
根据具体应用场景和数据特征，对算法进行优化，提高并行度和效率。
调整数据划分大小、任务分配策略、通信机制等，以适应不同的硬件和软件环境。
并行计算框架
使用专门的并行计算框架（如Apache Hadoop、Apache Spark、Java Stream API等）来简化并行编程，提供分布式计算模型和高效的资源管理。
通过上述步骤和技术，计算机能够高效地处理并行数据，实现计算能力的可扩展性和性能的提升。