分布式计算在命名实体识别（NER）任务中可以提供重要的帮助。它可以增加计算资源，提高计算效率，处理更大规模的数据。

在分布式计算中，计算任务被划分为许多小任务，并分配给不同的计算节点进行处理。这些节点可以是物理机器、虚拟机或云计算实例。每个节点独立处理自己的任务，最后将处理结果合并为整体结果。

在命名实体识别中，分布式计算可以应用于训练和推理阶段。在训练阶段，可以使用分布式计算来处理大规模的训练数据。这样可以使得训练过程更快，需要的时间更短。此外，分布式计算也可以使得模型更大，可以包含更多的参数和层数，从而具有更强的表示能力。

在推理阶段，可以使用分布式计算来处理大规模的文本数据。这样可以在大型语料库中进行命名实体识别，并得到准确的结果。此外，分布式计算也可以用于处理高并发请求，使得多个用户可以同时使用命名实体识别服务。

然而，分布式计算也有一些挑战和限制。首先，分布式计算的初始设置和调试通常比单节点计算更复杂和困难。其次，分布式计算需要更多的管理开销和人工干预，例如节点之间的通信和数据传输需要得到管理和监控。此外，分布式计算也需要更多的资源，例如更多的机器和更大的网络带宽。

总的来说，分布式计算在命名实体识别中可以提供重要的帮助，但需要在技术和管理上进行充分准备和规划。