云计算支持多台服务器并行处理任务吗？

是的，云计算支持多台服务器并行处理任务，这正是其核心优势之一。

为什么云计算能支持并行处理？

1. 弹性资源分配
   云计算平台（如阿里云、AWS、Azure、腾讯云等）可以根据需求快速创建和销毁大量虚拟机或容器实例。用户可以同时启动成百上千台服务器来并行执行任务。

2. 分布式架构支持
   云平台天然支持分布式计算框架，例如：

   • Hadoop：用于大规模数据批处理。
   • Spark：支持内存计算，适合迭代和实时处理。
   • Kubernetes：管理容器化应用的集群调度与并行运行。

3. 负载均衡与自动扩展（Auto Scaling）
   云服务提供负载均衡器，将任务分发到多个服务器上，并根据负载自动增加或减少服务器数量，实现高效并行处理。

4. 高可用网络与存储
   云计算提供高速内网互联和共享存储（如云硬盘、对象存储），使得多台服务器可以协同工作，读写共享数据，避免I/O瓶颈。

实际应用场景

• 大数据分析：将海量日志或用户行为数据拆分到多个节点并行处理。
• 科学计算：如气象模拟、基因测序，利用多台服务器同时运算不同部分。
• AI训练：使用GPU云服务器集群进行分布式深度学习训练。
• 网站/应用后端：多个Web服务器并行响应用户请求，提升性能和稳定性。

示例说明

假设你要处理100万张图片进行人脸识别：

• 在传统单机环境下可能需要几天时间。
• 在云环境中，你可以启动100台服务器，每台处理1万台图片，几分钟内完成任务。

✅ 总结：
云计算不仅支持多台服务器并行处理任务，而且通过弹性伸缩、分布式架构和自动化管理，使并行计算更高效、灵活、成本可控。