1. 面试官：如何评估并行算法的性能？

2. 面试官：介绍一种高效的数据分布方式，用于并行算法中的数据划分。

3. 面试官：详细解释MapReduce算法的工作原理，并说明其在并行计算中的应用。

4. 面试官：讨论并行算法中的负载平衡问题，并提出一种解决方案。

5. 面试官：分析并行算法中的通信开销，并提出减少通信开销的方法。

6. 面试官：探讨并行算法在异构计算环境中的优化策略。

7. 面试官：解释Cache一致性协议，并讨论在并行算法中的影响和优化方法。

8. 面试官：设计一个并行算法，用于解决NP难题，讨论算法的性能和可扩展性。

9. 面试官：比较并行算法与串行算法在实际应用中的优缺点，并给出实际案例。

10. 面试官：探索并行算法在深度学习模型训练中的应用，分析并行化对训练速度和效果的影响。