在并行计算中，我们常用的并行算法和并行编程模型包括：
并行算法：
分治算法：将问题分解成若干个规模较小的子问题，分别求解，然后将子问题的解合并得到原问题的解。常见的并行算法包括并行快速排序、并行归并排序等。
动态规划算法：将问题分解成相互重叠的子问题，通过递归的方式求解子问题，并使用表格记录子问题的解，避免重复计算。并行动态规划常用于解决最优化问题和搜索问题。
图算法：图算法的并行化通常涉及到图的遍历、最短路径、连通性等问题。常见的并行图算法包括并行广度优先搜索、并行最短路径算法等。
并行编程模型：
MPI（Message Passing Interface）模型：MPI 是一种消息传递编程模型，通过在不同进程之间传递消息来实现并行计算。MPI 应用广泛，可用于不同类型的并行计算系统。
OpenMP 模型：OpenMP 是一种基于共享内存的并行编程模型，通过在代码中插入指令来实现并行化，适用于多核处理器和对称多处理器系统。
CUDA 模型：CUDA 是 NVIDIA 公司推出的并行计算平台和编程模型，用于利用 GPU 进行通用目的并行计算。CUDA 可以实现大规模数据并行计算，适用于需要大量计算的应用程序。
以上并行算法和并行编程模型在不同领域和应用中都有广泛的应用，能够提高计算效率和解决大规模问题。