总是有希望在单个任务中使用更多计算能力。你的电脑现在肯定有多个 CPU，你的显卡甚至拥有更多 CPU。你的电脑可能已经与许多其他电脑联网。但是你该如何编写软件来利用这些优势呢？当然，有很多复杂的系统，但也有Chapel这样的系统。
Chapel 是一种相当简单的编程语言，但它支持各种形式的并行性。运行时控制着计算机（无论这意味着什么）之间的通信方式。您可以通过网络在本地 CPU、GPU 和其他处理单元上运行代码，而无需您进行太多工作。
它看起来是什么样子的？这是该项目主页上的一个简单的分布式程序：
// 为每个计算节点打印一条消息 在 Locales 中 coforall loc 在当地做 writeln("来自本地的问候", loc.id); // 每个计算节点的每个核心打印一条消息 在 Locales 中 coforall loc 在当地做 coforall tid in 0..<here.maxTaskPar do writeln("来自任务 ", tid, " 的问候，来自语言环境 ", loc.id);
你可能已经猜到了，Locale 是一个包含语言环境对象的数组，每个对象都描述了一些计算资源。coforall 语句将循环拆分成多个部分，以便在不同的语言环境或 CPU 上运行。你甚至可以编写 GPU 内核：
coforall (gpu, row) 在 zip(here.gpus, localRowStart..) 中在 gpu 上执行 {
您可以在浏览器中尝试，但为了获得最佳效果，建议您下载它或在容器中运行。它的许可证是 Apache 2.0，因此如果您愿意，甚至可以做出贡献。如果您真的想进行分布式工作，请务必获取为 GASNet 或 Slurm 构建的软件包。
虽然它是新的东西，但你可能会发现它比CUDA之类的东西更容易、更普遍适用。
原文： https://hackaday.com/2025/07/06/going-to-the-parallel-chapel/