GPU并行计算和CAD并行计算虽然都是并行计算，但它们在应用场景、计算模型和实现方式等方面存在一些区别。

首先，应用场景不同。GPU并行计算主要用于大规模数据并行计算，如深度学习、图像处理、科学计算等领域，强调大规模并行处理和高吞吐量。而CAD并行计算则主要用于复杂工程和科学问题的计算，如有限元分析、流体动力学模拟、计算化学等，更注重计算的精度和稳定性。

其次，计算模型不同。GPU并行计算通常采用数据并行的计算模型，即将大规模数据分割成小块，由多个处理单元同时进行计算，最终再将结果合并。而CAD并行计算则更注重任务并行和流水线并行，即将复杂的工程问题分解成多个任务或流水线，每个任务或流水线由不同的处理器或计算机同时进行计算，以加快整体计算速度。

最后，实现方式不同。GPU并行计算通常采用硬件加速的方式实现，即利用GPU的并行处理能力来加速计算。而CAD并行计算则更注重软件的优化和算法的改进，以提高计算的精度和稳定性。

总之，GPU并行计算和CAD并行计算在应用场景、计算模型和实现方式等方面存在一些区别，需要根据具体的应用需求选择合适的并行计算方案。