量子并行性通过允许量子计算机同时评估多个计算路径来加速算法。与表示 0 或 1 的经典比特不同，量子比特可以存在于状态的叠加中。当量子运算作用于叠加态时，它实际上同时处理输入状态的所有可能组合。例如，具有n个量子比特的量子电路可以同时表示 2^n 个状态。此属性使算法能够在一个步骤中探索指数级的可能性，这是经典系统所不具备的能力。然而，仅凭这种并行性不足以加速——它必须与干涉和测量技术相结合才能提取有意义的结果。
关键在于操纵量子态以放大有用的结果，同时抑制不相关的结果。在并行计算步骤之后，量子算法应用相位移动或幅度放大等操作来建设性地干扰叠加态。例如，Grover 算法使用幅度放大来增加在非结构化搜索问题中测量正确解的概率。通过迭代调整量子态，该算法将所需的评估次数从经典 O(N) 减少到量子 O(√N)。类似地，用于整数分解的 Shor 算法利用量子傅立叶变换 (QFT) 来识别函数在所有可能输入上的输出中的周期性模式。这使得它可以在多项式时间内解决问题，而经典方法需要指数时间。
这些例子突出了量子并行性不是一种蛮力“一次尝试所有答案”的方法。相反，它是一种工具，当与特定问题的干涉技术相结合时，可以有效地提取全局模式或相关性。开发人员可以将其视为并行处理与智能后处理步骤的结合，该步骤将叠加态折叠为有用的结果。加速来自减少了按顺序迭代可能性的需求，就像经典算法那样。然而，这种优势仅适用于具有量子操作可以利用的结构的问题——例如周期性（Shor）或幅度操纵（Grover）——这限制了量子加速到特定用例的范围。