並行處理與平行處理的差異，以及單核心也能進行並行處理的原因

並行處理是輪流處理多項工作的結構問題，平行處理則是硬體在同一時間執行工作的問題。本文整理了單核心也能成立並行處理的原因，以及 Swift Concurrency 這個名稱的意義。

SeokWoo Lee資深 iOS 軟體工程師發佈 2026年8月14日更新 2026年8月27日閱讀 4 分鐘

並行處理（concurrency）與平行處理（parallelism）在韓文和英文中看起來都很相似，因此經常被混用。

即使在 CPU 只有一個核心的年代，電腦也能一邊播放音樂、一邊編輯文件。這台實際上一次只能做一件事的機器，究竟如何「同時」處理多項工作？

如果能回答這個問題，就已經分清楚這兩個概念了。如果答不出來，本文正好會為你整理這個關鍵。

Swift Concurrency、GCD（Grand Central Dispatch）的 concurrent queue 等名稱也是如此。要正確理解它們，這項區分是基礎。

以下是重點總結。

用一台咖啡機理解

想像一家只有一位咖啡師（1 個核心）的咖啡店。

店裡同時來了兩筆訂單。咖啡師在萃取 A 顧客的濃縮咖啡時加熱 B 顧客的牛奶，萃取完成後再做完 A 的飲品，接著回到 B。兩筆訂單都「同時進行中」，但無論截取哪個瞬間，咖啡師都只在做一件事。

這就是並行處理：把工作切成細小片段，輪流推進並一起處理多項工作。

再雇用一位咖啡師（2 個核心）後，兩筆訂單就真的能在同一時間製作。這就是平行處理。

重點是：即使只有一位咖啡師，「輪流處理訂單的運作方式」仍然成立；當咖啡師變成兩位時，同一套方式就擴展為物理上的同時執行。

單核心時代的多工處理，正是一家只有一位咖啡師的咖啡店。

作業系統以數十毫秒為單位，輪流將 CPU 分配給不同處理程序（時間切片）。因此在人的眼中，音樂播放與文件編輯就像是同時執行。

多核心出現後，平行處理也加入了。現在 4 個核心確實能在同一時間執行 4 個執行緒。

我們可以這樣整理兩者的關係。

Go 語言的創作者 Rob Pike 有一場著名演講，標題用一句話概括了這項區分。

「Concurrency is not parallelism（並行處理不是平行處理）。」

他將並行處理區分為「處理多項工作（dealing with）」，將平行處理區分為「執行多項工作（doing）」。

從這個角度來看，Apple 將 async/await 體系命名為 Swift「Concurrency」是很精確的。

async/await、Task、actor 都是用來表達「如何切分工作、在哪裡暫停，以及按照什麼順序恢復」的工具。換句話說，它們是設計並行處理結構的語言機制。

這個結構實際上會在幾個核心上平行執行，則由執行階段與系統排程器決定。開發者宣告結構（並行處理），平行執行則交給系統負責。

async let a = fetchProfile()   // 宣告可「同時進行」的結構
async let b = fetchFeed()
let result = try await (a, b)  // 是否以平行方式執行由系統決定

即使用 TaskGroup 建立 100 個工作，如果只有 8 個核心，同一時間最多也只能執行 8 個。其餘工作會輪流進行。在並行處理結構中，平行處理能發揮多少取決於硬體。

「並行處理是輪流推進多項工作並一起處理它們的邏輯結構；平行處理則是多項工作在物理上同一時間執行。因此，單核心可以進行並行處理，但無法進行平行處理。」

也可以先準備好延伸問題：「單核心多工如何實現？」（時間切片）、「並行處理程式碼是否總是平行執行？」（不是，由排程器決定）。