并行计算面临的常见挑战和难点包括以下几个方面：
数据同步和通信：在并行计算中，不同处理单元之间需要进行数据同步和通信，而这往往是一个非常复杂的问题。高效的数据同步和通信机制对并行计算的性能至关重要。
负载均衡：在并行计算中，不同的处理单元可能负载不均衡，导致一些处理单元处于空闲状态，而另一些处理单元处于过载状态。如何有效地实现负载均衡是一个重要的挑战。
数据依赖性：在并行计算中，一些计算任务之间可能存在数据依赖性，需要按照一定的顺序进行执行。如何有效地管理数据依赖性，避免并行计算中出现数据竞争和错误结果，是一个需要解决的问题。
资源管理：并行计算需要有效地管理计算资源，包括处理器、内存、存储等，以及对这些资源的分配和调度。如何高效地管理和利用计算资源，是一个需要解决的挑战。
编程模型和工具支持：并行计算需要使用特定的编程模型和工具来实现并行计算任务的分解和管理。如何选择合适的编程模型和工具，并有效地利用这些工具，是一个需要面对的难点。
针对上述挑战和难点，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算法、设计有效的负载均衡策略、使用合适的并行计算框架和库等。同时，可以结合具体的案例来说明这些挑战和难点是如何影响并行计算性能和可靠性的，以及如何通过解决这些问题来提升并行计算的效率和效果。