量子计算和经典并行计算都旨在高效解决复杂问题，但它们通过根本不同的方法实现这一目标。经典并行计算依赖于将任务分配给多个处理器或线程，以同时执行操作。另一方面，量子计算利用量子力学特性，如叠加和纠缠，以经典系统无法复制的方式处理信息。虽然这两种方法都能同时处理多个计算，但量子计算的并行性是其量子比特（qubit）行为固有的，而经典并行计算需要显式协调独立的硬件资源。
经典并行计算通过将问题分解为更小的子任务来实现，这些子任务在多个核心、GPU 或分布式系统上并发运行。例如，开发者可能使用 OpenMP 在 CPU 线程上并行化循环，或者部署像 MPI 这样的分布式框架来扩展跨集群的计算。每个工作单元都是独立的，并且加速比取决于并行工作者的数量。然而，量子并行计算允许单个量子比特由于叠加而同时表示多种状态。像格罗弗搜索这样的量子算法可以在单个操作中并行探索所有可能的解决方案，将无结构搜索的时间复杂度从 O(N) 降低到 O(√N)。这不仅仅是更快的单独任务执行——这是信息处理方式的质的差异。然而，量子算法仍然需要被设计用来从这些叠加态中提取有用结果，这通常需要干涉或纠缠来放大正确答案。
虽然量子并行计算和经典并行计算是不同的，但它们可以相互补充。混合系统可能使用经典并行计算来管理大规模数据预处理或后处理，同时将特定的量子友好型任务（如优化或因数分解）卸载到量子处理器上。例如，用于整数因数分解的 Shor 算法利用量子并行计算以指数级速度比经典算法更快地破解经典加密方法，但将其集成到实际系统中仍需要经典基础设施进行输入/输出和错误处理。开发者应将量子计算视为针对某些问题的专用工具，而不是经典并行计算的替代品。理解这两种范式使技术团队能够确定各自的优势所在——经典适用于结构化、可分割的工作负载，而量子适用于具有固有指数复杂性或无结构搜索空间的问题。