大规模最小二乘问题求解中，直接进行奇异值分解会产生巨大的内存需求以及漫长的计算时间。为解决该问题，提出了一种基于迭代的并行处理方法。该方法利用奇异值分解降维的特性，通过迭代不断减小矩阵规模，直到可以直接使用奇异值分解求解。在迭代过程中，将矩阵分解为许多足够小的子矩阵，并行处理其奇异值分解过程，从而提升运行速度。实验结果表明，该方法即使是串行处理，也使得大规模最小二乘奇异值分解的时间成本及空间成本大大降低；而并行处理在双机条件下加速比接近200%。