并行计算的劣势主要包括以下几个方面：
程序设计复杂性：并行计算需要将问题分解成多个子任务，并且协调这些子任务的执行顺序和数据交换，这增加了程序设计的复杂性，也增加了出错的可能性。
数据同步和通信开销：在并行计算中，不同的子任务需要进行数据同步和通信，这会引入额外的开销，特别是在大规模并行计算中，通信开销可能会成为性能的瓶颈。
资源竞争和负载平衡：在并行计算中，不同的子任务可能会竞争同一资源，比如内存、I/O等，而且不同的子任务的执行时间可能有很大的差异，这会导致负载不均衡，影响整体性能。
调试和测试困难：并行程序的调试和测试比串行程序更加困难，因为并行计算中可能存在的交互问题和并发错误很难复现和定位。
针对这些劣势，可以采取一些策略来缓解：
使用高级并行计算框架：例如MPI、OpenMP等，这些框架提供了一些并行计算的抽象和工具，能够简化程序设计和管理。
良好的算法设计：合理的并行算法设计能够减少数据同步和通信开销，提高并行计算的效率。
资源管理和负载均衡：合理的资源管理和负载均衡策略能够减少资源竞争和提高整体性能。
并行程序设计的最佳实践：遵循并行程序设计的最佳实践，包括减少共享状态、减少锁的使用、避免死锁等，能够减少并行程序中的错误和问题。
总的来说，并行计算的劣势是存在的，但通过合适的策略和工具，可以缓解这些劣势，并发挥并行计算的优势，提高计算效率。