并行计算中可能遇到的问题和挑战有很多，包括但不限于以下几个方面：
数据同步和通信：在并行计算中，不同的处理单元需要共享数据或者进行通信，这就需要解决数据同步和通信的问题。如果数据同步不及时或者通信效率低下，就会导致计算效率下降。
负载均衡：在并行计算中，各个处理单元的负载可能会不均衡，比如有的处理单元负载过重，有的处理单元负载过轻。这就需要设计合理的负载均衡算法来平衡各个处理单元的负载，以提高整体计算效率。
数据依赖和并发控制：在并行计算中，各个处理单元之间可能存在数据依赖关系，需要合理地进行并发控制，以确保数据的一致性和正确性。
硬件：并行计算需要大量的计算资源，包括CPU、内存、网络带宽等，而这些资源可能会受到硬件，比如网络带宽不足、内存容量不足等。
编程复杂性：并行计算的编程相对串行计算来说更加复杂，需要考虑并行算法的设计、数据同步和通信的实现、并发控制等问题，这就需要具有较高水平的编程技能和经验。
针对这些问题和挑战，可以采取一些具体的方法来解决，比如采用高效的数据同步和通信机制、设计合理的负载均衡算法、采用并行计算框架来简化编程复杂性、合理规划计算资源来避免硬件等。
总之，并行计算中的问题和挑战需要综合考虑计算任务的特点、硬件资源的以及编程人员的技能水平，以找到合适的解决方案。