Parallel models는 '병렬 모델' 또는 '평행 모형'을 의미하는 명사구로, 주로 컴퓨터 과학, 통계학, 그리고 인공지능 분야에서 여러 작업이나 연산을 동시에 처리하기 위해 설계된 시스템이나 구조를 지칭합니다. 이 용어는 단일 프로세서가 순차적으로 작업을 처리하는 방식과 대비되는 개념으로, 데이터나 연산을 여러 부분으로 나누어 동시에 실행함으로써 효율성과 속도를 극대화하는 모델을 말합니다. 일상적인 대화보다는 기술적인 문서나 학술적인 맥락에서 자주 사용되며, 특히 딥러닝에서 모델 병렬화(model parallelism)를 다룰 때 핵심적인 표현입니다. 유사한 개념인 'distributed models(분산 모델)'와 혼동될 수 있는데, 병렬 모델은 주로 연산의 동시성에 초점을 맞추는 반면, 분산 모델은 자원의 물리적 위치나 분산 처리에 더 큰 비중을 둡니다. 격식 있는 기술적 상황에서 사용되는 전문 용어이므로, 비즈니스나 공학적 발표 시 정확한 맥락에서 사용하는 것이 중요합니다.