ในการประมวลผลแบบขนานภาระงานหรือปัญหาแบบขนานที่น่าอึดอัด (เรียกอีกอย่างว่า สามารถขนานได้อย่างน่าอึดอัด ขนาน ได้อย่างสมบูรณ์แบบ ขนาน ได้อย่างน่ายินดีหรือขนานได้อย่างน่าพอใจ ) คือภาระงานที่แทบไม่ต้องใช้ความพยายามในการแบ่งปัญหาออกเป็นงานขนานจำนวนหนึ่ง^{[ 1 ]}ทั้งนี้เนื่องมาจากการพึ่งพาการสื่อสารระหว่างงานขนานหรือผลลัพธ์ระหว่างงานขนานมีน้อยมากหรือไม่มีเลย^{[ 2 ]}

ปัญหาเหล่านี้แตกต่างจาก ปัญหา การประมวลผลแบบกระจายซึ่งต้องการการสื่อสารระหว่างงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสื่อสารผลลัพธ์ระหว่างขั้นตอน ปัญหาเหล่านี้ทำได้ง่ายกว่าบนฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ซึ่งไม่มีโครงสร้างพื้นฐานพิเศษที่ใช้ใน คลัสเตอร์ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ที่แท้จริง ปัญหาเหล่านี้เหมาะสมกับ แพลตฟอร์ม การประมวลผลแบบอาสาสมัคร ขนาดใหญ่บนอินเทอร์เน็ต เช่นBOINCและประสบปัญหาความช้าลงจากการประมวลผลแบบขนาน น้อยกว่า ปัญหาที่ตรงกันข้ามกับปัญหาที่สามารถประมวลผลแบบขนานได้อย่างง่ายดาย คือปัญหาแบบอนุกรมโดยเนื้อแท้ซึ่งไม่สามารถประมวลผลแบบขนานได้เลย

ตัวอย่างทั่วไปของปัญหาแบบขนานที่น่าอับอายคือการเรนเดอร์วิดีโอ 3 มิติที่จัดการโดยหน่วยประมวลผลกราฟิกซึ่งแต่ละเฟรม (วิธีส่งต่อ) หรือพิกเซล ( วิธี เรย์เทรซซิ่ง ) สามารถจัดการได้โดยไม่ต้องพึ่งพาซึ่งกันและกัน^{[ 3 ]}การถอดรหัสรหัสผ่านบางรูปแบบเป็นงานแบบขนานที่น่าอับอายอีกงานหนึ่งที่สามารถกระจายไปยังหน่วยประมวลผลกลางคอร์ CPUหรือคลัสเตอร์ ได้อย่างง่ายดาย

คำว่า "น่าอาย" ในที่นี้ใช้เพื่ออ้างถึงปัญหาการประมวลผลแบบขนานซึ่ง "ง่ายจนน่าอาย" ^{[ 4 ]}คำนี้อาจสื่อถึงความอายของนักพัฒนาหรือคอมไพเลอร์: "เนื่องจากปัญหาสำคัญจำนวนมากยังคงไม่ได้รับการแก้ไข ส่วนใหญ่เป็นเพราะความซับซ้อนในการคำนวณโดยเนื้อแท้ การไม่พัฒนาการใช้งานแบบขนานของ วิธีการต่อเนื่อง โฮโมโท ปีพหุนามจึงเป็นเรื่องน่าอาย " ^{[ 5 ]}คำนี้พบครั้งแรกในเอกสารทางวิชาการในหนังสือเกี่ยวกับมัลติโปรเซสเซอร์ในปี 1986 โดยCleve Molerผู้สร้าง MATLAB [ ^{6 ] ซึ่ง}อ้างว่าเป็นผู้คิดค้นคำนี้^{[ 7 ]}

คำศัพท์ทางเลือกอีกคำหนึ่งคือ " ขนานกันอย่างน่าพอใจ " ซึ่งได้รับความนิยมมากขึ้น อาจเพื่อหลีกเลี่ยงความหมายเชิงลบของความอับอาย และหันมาใช้การสะท้อนเชิงบวกเกี่ยวกับความสามารถในการขนานกันของปัญหาแทน: "แน่นอนว่าไม่มีอะไรน่าอับอายเกี่ยวกับโปรแกรมเหล่านี้เลย" ^{[ 8 ]}

ตัวอย่างง่ายๆ คือการให้บริการข้อมูลคงที่ การใช้หน่วยประมวลผลจำนวนมากเพื่อประมวลผลชุดข้อมูลเดียวกันนั้นใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย ที่จริงแล้ว ปัญหา "Hello World" ที่มีชื่อเสียงนั้น สามารถประมวลผลแบบขนานได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องคำนึงถึงการเขียนโปรแกรมหรือต้นทุนการคำนวณมากนัก

ตัวอย่างของปัญหาที่คล้ายคลึงกันจนน่าอับอาย ได้แก่:

• วิธีมอนเตคาร์โล^{[ 9 ]}
• การสืบค้นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบกระจาย โดยใช้การประมวลผลชุดข้อมูลแบบกระจาย
• การบูรณาการเชิงตัวเลข^{[ 10 ]}
• การประมวลผลไฟล์จำนวนมากที่ไม่เกี่ยวข้องกันแต่มีลักษณะคล้ายกันโดยทั่วไป เช่น การปรับขนาดและการแปลงรูปภาพในแกลเลอรี
• ชุดแมนเดลบร็อตสัญญาณรบกวนเพอร์ลินและภาพที่คล้ายกัน ซึ่งแต่ละจุดจะถูกคำนวณอย่างอิสระ
• การแสดงผลกราฟิกคอมพิวเตอร์ในแอนิเมชั่นคอมพิวเตอร์แต่ละเฟรมหรือแต่ละพิกเซลอาจถูกแสดงผลอย่างอิสระ
• การค้นหาแบบ brute-forceบางส่วนในด้านการเข้ารหัสลับ [ ^{11 ] ตัวอย่าง}ที่โดดเด่นในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่distributed.netและระบบproof-of-work ที่ใช้ใน สกุลเงินดิจิทัล
• การค้นหา BLASTในชีวสารสนเทศด้วยฐานข้อมูลแยกส่วน^{[ 12 ]}
• ระบบจดจำใบหน้าขนาดใหญ่ที่เปรียบเทียบใบหน้าที่ได้มาแบบสุ่มหลายพันใบ (เช่น วิดีโอรักษาความปลอดภัยหรือการเฝ้าระวังผ่านโทรทัศน์วงจรปิด ) กับใบหน้าที่จัดเก็บไว้ก่อนหน้านี้จำนวนมากเช่นเดียวกัน (เช่นแกลเลอรีผู้ร้ายหรือรายชื่อเฝ้าระวัง ที่คล้ายกัน ) ^{[ 13 ]}
• การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์โดยเปรียบเทียบสถานการณ์อิสระหลายๆ สถานการณ์
• อัลกอริ ทึมทางพันธุกรรม^{[ 14 ]}
• การคำนวณแบบกลุ่มสำหรับการพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลข
• การจำลองและการสร้างเหตุการณ์ขึ้นใหม่ในฟิสิกส์อนุภาค
• อัลกอริทึมการเดินแถวสี่เหลี่ยม
• ขั้นตอนการร่อนของตะแกรงกำลังสองและตะแกรงช่องตัวเลข
• ขั้นตอนการเติบโตของต้นไม้ในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบRandom Forest
• การแปลงฟูริเยร์แบบไม่ต่อเนื่องโดยที่แต่ละฮาร์มอนิกจะถูกคำนวณอย่างอิสระ
• โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ทำงานบนGPU
• การค้นหาแบบขนานในการเขียนโปรแกรมข้อจำกัด^{[ 15 ]}

• ในR (ภาษาโปรแกรม) – แพ็กเกจ Simple Network of Workstations (SNOW) ใช้กลไกง่ายๆ ในการใช้ชุดเวิร์กสเตชันหรือคลัสเตอร์Beowulfสำหรับการคำนวณแบบขนานที่ง่ายดาย^{[ 16 ]}แพ็กเกจ R ที่คล้ายกัน ได้แก่ "future", "parallel" และอื่นๆ

• กฎของ Amdahlกำหนดค่าPซึ่งจะมีค่าเกือบเท่ากับ 1 หรือเท่ากับ 1 พอดีสำหรับปัญหาที่มีความขนานกันอย่างน่าอึดอัดใจ
• ออโตมาตาเซลลูลาร์
• เครื่องเชื่อมต่อ
• เฟรมเวิร์ก CUDA
• โปรเซสเซอร์หลายคอร์
• แผนที่ (รูปแบบขนาน)
• ขนานกันอย่างมหาศาล
• การประมวลผลแบบมัลติโปรเซสซิ่ง
• การประมวลผลแบบขนาน
• การเขียนโปรแกรมเชิงกระบวนการ
• สถาปัตยกรรมแบบไม่มีการแบ่งปันข้อมูล (SN)
• การประมวลผลแบบมัลติโปรเซสซิ่งแบบสมมาตร (SMP)
• ตัวประมวลผลเวกเตอร์

• การคำนวณแบบขนานที่น่าอับอายการสร้างคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์สไตล์เบโอวูล์ฟ
• " Star-P: การประมวลผลแบบขนานที่มีประสิทธิภาพสูง "