并行计算是指将一个大型计算任务分解成多个小任务，然后在多个处理器上同时执行这些小任务，以提高计算效率。在面对大规模数据和高维度数据的处理需求时，可以采用并行计算来加速数据处理过程。
首先，针对大规模数据，可以采用数据分布和存储策略来提高计算效率。一种常见的策略是数据分区，即将大规模数据分割成多个部分，每个部分分配给不同的处理器进行并行处理。这样可以避免单一处理器负担过重，提高整体处理速度。另一种策略是数据复制，即将数据复制到多个处理节点上，这样可以减少数据访问的延迟，加快计算速度。
其次，针对高维度数据，可以采用数据压缩和分解策略来提高计算效率。数据压缩可以减少数据存储和传输的开销，提高数据处理速度。数据分解则是将高维度数据分解成多个低维度子问题，分配给多个处理器并行处理，这样可以降低每个处理器的计算复杂度，提高整体计算效率。
在实际应用中，可以结合以上策略，并配合合适的并行计算框架（如Hadoop、Spark等）来处理大规模数据和高维度数据。通过合理的数据分布和存储策略，以及数据压缩和分解策略，可以提高计算效率，加速数据处理过程。
总之，并行计算可以有效地应对大规模数据和高维度数据的处理需求，通过合理的数据分布和存储策略，以及数据压缩和分解策略，可以提高计算效率，加速数据处理过程。同时，选择合适的并行计算框架也是非常重要的，可以根据具体的业务场景和数据特点来选择合适的框架和策略。