我真的很喜欢这个来自另一个答案的图形表示——我认为它比上面的许多答案更好地回答了这个问题

并行与并发当两个线程并行运行时，它们都同时运行。例如，如果我们有两个线程A和B，那么它们的并行执行将如下所示：

CPU 1:A------------------------>

CPU 2:B------------------------->

当两个线程同时运行时，它们的执行会重叠。重叠可以通过以下两种方式之一发生：线程同时执行（即并行执行，如上所述），或者它们的执行在处理器上交错执行，如下所示：

CPU 1:A---------->B---------->A---------->B--------->

因此，出于我们的目的，并行可以被认为是并发的一种特殊情况

来源：此处的另一个答案

希望这会有所帮助。

这篇惊人的博客节选：

并发和并行之间的区别：并发是指两个任务可以在重叠的时间段。并行性是指任务在例如在多核处理器上。并发是独立执行进程的组成，而并行是同时执行（可能相关）计算。并发是指同时处理许多事情。相似一次做很多事情。应用程序可以是并发的，但不能是并行的，这意味着它同时处理多个任务，但没有两个任务在同一时刻执行。应用程序可以是并行的，但不能是并发的，这意味着它在多核CPU中同时处理一个任务的多个子任务时间应用程序既不能并行，也不能并发，这意味着它一次一个地、顺序地处理所有任务。应用程序既可以是并行的，也可以是并发的，这意味着它在多核CPU中同时处理多个任务时间

在电子学中，串行和并行表示一种静态拓扑，决定电路的实际行为。当没有并发时，并行性是确定性的。

为了描述动态的、与时间相关的现象，我们使用了术语顺序和并发。例如，可以通过特定的任务序列（例如配方）获得特定的结果。当我们与某人交谈时，我们会产生一系列单词。然而，在现实中，许多其他过程在同一时刻发生，因此，与某一行动的实际结果一致。如果很多人在同一时间谈话，同时进行的谈话可能会干扰我们的顺序，但这种干扰的结果事先不知道。并发性引入了不确定性。

串行/并行和顺序/并行表征是正交的。数字通信就是一个例子。在串行适配器中，数字消息沿同一通信线路（例如，一根电线）临时（即顺序）分布。在并行适配器中，这也在并行通信线路（例如多条电线）上进行划分，然后在接收端进行重构。

让我们想象一个有9个孩子的游戏。如果我们将它们作为一条链处理，在开始时发送消息，在结束时接收消息，我们将进行串行通信。更多的单词组成了一系列的交流单元。

I like ice-cream so much. > X > X > X > X > X > X > X > X > X > ....

这是在串行基础结构上复制的顺序过程。

现在，让我们想象一下，把孩子们分成三组。我们把这个短语分成三部分，第一部分给左边的孩子，第二部分给中心线的孩子，等等。

I like ice-cream so much. > I like    > X > X > X > .... > ....
                          > ice-cream > X > X > X > ....
                          > so much   > X > X > X > ....

这是一个在并行基础结构上复制的顺序过程（尽管仍部分序列化）。

在这两种情况下，假设孩子之间有完美的沟通，结果会提前确定。

如果有其他人与您同时与第一个孩子交谈，那么我们将同时进行处理。我们不知道基础设施将考虑哪个过程，因此最终结果尚未提前确定。

在我看来，理解这两者最简单、最优雅的方式是这样的。并发允许交错执行，因此会产生并行的错觉。例如，这意味着并发系统可以在您用Word编写文档的同时运行Youtube视频。底层操作系统是一个并发系统，使这些任务能够交错执行。由于计算机执行指令的速度如此之快，这就给人一种同时做两件事的感觉。

平行性是指这样的事情实际上是平行的。在上面的示例中，您可能会发现视频处理代码在一个内核上执行，而Word应用程序在另一个内核中运行。注意，这意味着并发程序也可以并行！使用线程和进程构建应用程序，使程序能够利用底层硬件，并可能并行完成。

那为什么不让一切都平行呢？一个原因是因为并发是一种结构化程序的方式，是一种促进关注点分离的设计决策，而并行常常以性能的名义使用。另一个问题是，有些事情根本上无法完全并行完成。这方面的一个例子是在队列的后面添加两件事——不能同时插入这两件事。一定要有东西在前面，另一个在后面，否则你会把队伍弄得一团糟。虽然我们可以交错这种执行（因此我们得到了一个并发队列），但不能让它并行。

希望这有帮助！

它们解决不同的问题。并发性解决了CPU资源稀缺和任务多的问题。因此，您可以通过代码创建线程或独立的执行路径，以便在稀缺资源上共享时间。直到最近，由于CPU的可用性，并发性一直是讨论的焦点。

并行性解决了找到足够的任务和适当的任务（可以正确分割的任务）并将它们分配到大量的CPU资源上的问题。当然，并行性一直都存在，但由于多核处理器非常便宜，所以它正走到最前沿。

“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。