当涉及到大规模数据处理和复杂计算任务时，并行计算可以与其他技术和方法相结合使用，以提高效率和性能。以下是一些可以与并行计算相结合使用的技术和方法：
分布式计算：将计算任务分发到多台计算机上并行进行处理，可以通过分布式计算框架（如Hadoop、Spark）实现。
数据压缩：在并行计算过程中，可以使用数据压缩技术减少数据传输和存储的开销，提高整体效率。
数据预处理：在进行并行计算之前，可以对数据进行预处理，如数据清洗、去重、归一化等，以减少计算的复杂度和提高并行计算的效率。
数据分区：将大规模数据分割成小块，在并行计算中分配给不同的计算节点，以实现并行处理。
冗余计算：在分布式系统中，可以通过冗余计算来提高容错性和可靠性，确保计算任务的完成。
数据存储优化：选择合适的数据存储方式和存储设备，如使用高速硬盘或固态硬盘，以提高数据的读写速度，从而加速并行计算过程。
综合来看，并行计算可以与分布式计算、数据压缩、数据预处理、数据分区、冗余计算和数据存储优化等技术和方法相结合使用，以提高大规模数据处理和复杂计算任务的效率和性能。