我认为在这个问题上有两种不同的观点导致了混淆：程序员的观点（并发/并行编程）与计算机/操作系统的观点（并行/并行执行）。

这里回答了计算机的观点。

程序员的观点：

并发编程：程序员编写代码时知道代码将由多个线程执行，无论出于何种原因。原因可能是：在等待I/O时更好地利用CPU，通过不同线程处理Web请求，通过在独立于主线程的线程中运行计算，运行周期性后台任务，使GUI做出响应。程序员必须应用互斥构造、锁定/解锁、等待条件/信号、处理死锁等。多个线程可以在单个处理器/内核上运行（从计算机的角度来看是并发的），也可以在多个内核上运行。

并行编程：程序员知道程序将在具有多个处理器/内核的计算机上运行，并希望利用多个内核。程序员将CPU密集型计算划分为多个子任务，在一个线程中运行每个子任务，一旦线程完成，其结果将合并为总结果（分而治之）。例如，将一些矩阵处理代码划分为并行处理矩阵部分的任务。每个核心将使用子任务执行一个线程（如果线程数大于内核数，则同时执行多个线程）。程序员也必须在这里应用并发的编程构造，但她也关注将任务划分为子任务并合并结果。例如，在Java中，程序员可以使用ParallelStreams来分割数据并自动合并结果。如果程序员知道程序将在单核处理器上执行，那么将CPU密集型任务拆分为多个线程是没有好处的。摘自Doug Leah的《Java并发编程：设计原则和模式》，1999年第2版，第343页：

并行程序专门设计为利用多个CPU来解决计算密集型问题。

简单示例：

并发是：“两个队列访问一台ATM机”

并行是：“两个队列和两台ATM机”

“并发”是指同时做任何事情。它们可能是不同的东西，也可能是相同的东西。尽管缺乏公认的答案，但这并不是关于“看起来是在同一时间”，而是真的在同一个时间。您需要多个CPU内核，或者在一个主机内使用共享内存，或者在不同主机上使用分布式内存，以运行并发代码。例如，同时并发运行的3个不同任务的流水线：Task-level-2必须等待Task-level-1完成的单元，而Task-level-3必须等待Task-level-2完成的工作单元。另一个例子是1-生产者与1-消费者的并发；或许多生产者和1-消费者；读者和作家；等

“并行”是指同时做相同的事情。它是并发的，但更重要的是，它是在同一时间发生的相同行为，最典型的是在不同的数据上。矩阵代数通常可以并行化，因为您有重复运行的相同操作：例如，可以使用相同的行为（和）在不同的列上同时计算矩阵的列和。在可用的处理器核之间划分（拆分）列是一种常见的策略，这样每个处理器核处理的工作量（列数）就接近相同。另一种拆分工作的方法是一袋一袋的任务，完成工作的员工会回到经理那里，经理会将工作分配出去，并动态地分配更多的工作，直到所有工作都完成。票务算法是另一种。

不仅仅是数字代码可以并行化。文件太频繁可以并行处理。在自然语言处理应用程序中，对于数百万个文档文件中的每一个，您可能需要计算文档中标记的数量。这是并行的，因为您正在计算每个文件的令牌，这是相同的行为。

换句话说，并行是指同时执行相同的行为。并发意味着同时，但不一定是相同的行为。并行是一种特殊类型的并发，在同一时间发生相同的事情。

例如，术语将包括原子指令、关键部分、互斥、旋转等待、信号量、监视器、屏障、消息传递、map reduce、心跳、铃声、票务算法、线程、MPI、OpenMP。

格雷戈里·安德鲁斯（Gregory Andrews）的著作是关于多线程、并行和分布式编程的顶级教科书。

并发是并行的广义形式。例如，并行程序也可以称为并发程序，但反向不成立。

可以在单个处理器上并发执行（多个线程，由调度器或线程池管理）在单个处理器上无法并行执行，但在多个处理器上无法。（每个处理器一个进程）分布式计算也是一个相关的主题，它也可以被称为并发计算，但反过来却不是，就像并行一样。

有关详细信息，请阅读本研究论文并行编程的概念

并发可以涉及同时运行或不同时运行的任务（它们确实可以在单独的处理器/内核中运行，但也可以在“滴答声”中运行）。重要的是，并发总是指完成一项更大任务的一部分。所以基本上这是一些计算的一部分。你必须聪明地知道你可以同时做什么，不可以做什么，以及如何同步。

并行性意味着你只是同时做一些事情。他们不需要参与解决一个问题。例如，您的线程可以分别解决一个问题。当然，同步的东西也适用，但从不同的角度来看。

简单地说，并发就是同时处理很多事情。

“处理”一词用粗体显示了并发和并行之间的区别。同时处理许多事情意味着同时完成许多事情，但它们是否同时执行并不重要。另一方面，并行意味着同时做很多事情（同时执行）。因此，可以使用一个或多个处理资源来实现并发上下文。使用一个处理资源同时处理许多事情意味着通过在任务之间进行上下文切换，可以同时执行许多事情。另一方面，具有许多处理资源的并发上下文意味着进行并行处理。这意味着我们通过并行来实现并发，但反之亦然。

在我的文章中，您可能想了解更多关于并发性和并行性及其与当今技术的关系。