近些年来,随着科技不断的高速发展,对大数据的处理计算变得越来越常见,例如,科学计算、工程制造以及实验模拟等。这些领域对大数据的计算处理的要求非常的高,这样对进行计算处理的计算机性能要求也是变得很高。不仅仅在硬件方面进行研究,在软件方面也在进行研究,进行一些技术上的整合,出现了新的技术在不改变的硬件条件的情况下,最大程度的提供并行计算的服务。其中现在最好的是一种并行计算网格的体系结构,它将分散的计算机整合到一个网格上来协同的完成计算需求,这很好的满足了需求。根据现在出现的问题,以及现在存在技术,对并行计算进行一个深入的研究,进行一个并行计算平台的设计。本文以云计算、云服务、并行计算、面向服务体系结构、IronPython、以及虚拟化作为主要的研究内容。本文通过考虑到用户在使用并行计算的过程中,可能要遇到自身计算机性能有限以及安装并且进行运算库升级的问题。因为现在研究的方向是云计算,考虑到云计算方面存在的这些优点,想到了将云计算技术和并行计算技术进行相关的结合会很好的解决现在遇到的很多的难题,为用户提供很多的方便,不用考虑外部环境带来的难题,可以将更多的精力放在并行计算算法的编写上来。并且将计算节点的并行计算服务以云服务的形式在平台进行提供。通过对面向服务体系体系结构的研究,了解到这个体系结构中提供了接口,这些接口可以进行跨平台的计算数据的接受。并且使用Python进行了客户端,服务节点以及计算节点模块的设计,Python有自反和自观察的能力,能够调用库函数实现很多其他语言没法实现的功能。这些并行计算功能都是发布在云计算平台上的虚拟机上,并且在服务节点上还进行计算节点的检测的设计,达到智能化进行计算请求的分发。