选择适合自己需求的并行计算方案需要考虑多个因素。首先要考虑任务的特点，比如任务是否能够被分解成独立的子任务，是否存在数据依赖关系等。其次要考虑硬件设备，包括CPU的核数、内存大小、网络带宽等。还要考虑软件支持，不同的并行计算方案需要不同的编程模型和支持库。最后还要考虑成本和可扩展性，包括硬件和软件的成本，以及系统在不同规模下的性能表现。
针对不同的需求，可以选择不同的并行计算方案。如果任务能够被很好地分解成独立的子任务，并且需要高性能计算，可以考虑使用MPI（Message Passing Interface）来实现分布式内存并行计算。如果任务需要进行大规模数据处理，并且数据之间存在依赖关系，可以考虑使用MapReduce或Spark这样的并行计算框架。如果任务需要进行机器学习或深度学习，可以考虑使用GPU加速的并行计算方案，比如CUDA或OpenCL。如果任务需要进行实时处理，可以考虑使用流式计算框架，比如Storm或Flink。
在选择并行计算方案时，还需要考虑硬件设备的性能和成本。比如如果拥有大量的CPU核心和内存，可以选择使用多线程并行计算；如果拥有大量的GPU资源，可以选择使用GPU加速的并行计算方案。此外，还需要考虑软件支持和编程难度。有些并行计算方案需要较高的编程技能和复杂的代码实现，而有些则提供了更加友好的编程接口和支持库。
总的来说，选择适合自己需求的并行计算方案需要全面考虑任务特点、硬件设备、软件支持、成本和可扩展性等因素。根据具体情况选择合适的并行计算方案，可以提高计算效率，降低成本，提升系统性能。