Låt oss bryta ner de viktigaste skillnaderna mellan distribuerad och parallell datoranvändning och hur dessa påverkar deras skalbarhet:
Parallell datoranvändning
* Definition: En form av beräkning där flera processorer kör instruktioner samtidigt inom ett enda delat minnesutrymme eller mycket tätt kopplade noder. Målet är att påskynda genomförandet av en enda, stor uppgift genom att dela upp den i mindre, oberoende underuppgifter.
* Hårdvara: Vanligtvis involverar multi-core-processorer, symmetriska multiprocessing (SMP) -system eller specialiserad hårdvara som GPU:er i en enda maskin eller ett litet kluster. Hårdvaran är i allmänhet fysiskt nära varandra och kommunicerar direkt genom delat minne eller höghastighetssamtal.
* minne: Delat minne är vanligt. Processorer kan direkt komma åt samma minnesplatser. Meddelandepassning är också möjligt, men mindre vanligt än med distribuerade system.
* Kommunikation: Snabbt och effektivt på grund av delat minne eller sammankopplingar med hög bandbredd.
* Programmeringsmodell: Använder ofta delade minnesprogrammeringsmodeller (t.ex. OpenMP) eller meddelande som passerar inom en enda maskin (t.ex. MPI inom en enda server). Fokusera på effektiv datatillgång och synkronisering.
* Fokus: I första hand syftar till att minska * exekveringstiden * för en beräkningsintensiv uppgift.
Distribuerad dator
* Definition: En form av beräkning där flera oberoende datorer (noder), anslutna över ett nätverk , arbeta tillsammans för att uppnå ett gemensamt mål. Dessa noder har sitt eget minnesutrymme och operativsystem. Målet är att lösa komplexa problem som är för stora för en enda maskin eller att tillhandahålla tjänster på ett geografiskt spridda sätt.
* Hårdvara: Involverar ett nätverk av datorer, som kan vara allt från persondatorer till servrar till specialiserad hårdvara, ofta geografiskt distribuerad.
* minne: Varje nod har sitt eget oberoende minne. Data måste uttryckligen skickas mellan noder.
* Kommunikation: Berättar på nätverkskommunikation (t.ex. TCP/IP, HTTP, meddelandeköer) för att utbyta data och samordna uppgifter. Denna kommunikation är vanligtvis långsammare och mer benägen att latens och misslyckanden än i parallella system.
* Programmeringsmodell: Anställer meddelande som passerar eller distribuerat delat minne (som implementeras över ett nätverk och introducerar komplexitet) programmeringsmodeller. Fokusera på feltolerans, datakonsistens och nätverkskommunikation.
* Fokus: Syftar till att öka *skalbarhet *, *tillgänglighet *, *feltolerans *och förmågan att hantera stora datasätt. Även om prestationsförbättring är ett mål är det ofta sekundärt till dessa andra problem.
Nyckelskillnader i en tabell:
| Funktion | Parallell datorer | Distribuerad datorer |
| --------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| hårdvara | Multi-core, SMP, GPUS inom en enda maskin | Nätverk av oberoende datorer |
| minne | Delat minne (vanligt) eller meddelande som passerar (mindre vanligt) | Oberoende minne per nod |
| Kommunikation | Snabbt, delat minne eller höghastighetsinriktningar | Långsammare, nätverkskommunikation (TCP/IP, http) |
| Programmering | Shared Memory (OpenMP), MPI (Single Machine) | Meddelandepassning (MPI, GRPC, etc.), distribuerade ramar |
| primärt mål | Minska exekveringstiden för en enda uppgift | Öka skalbarhet, tillgänglighet, feltolerans |
| koppling | Tätt kopplad | Löst kopplad |
| komplexitet | Lägre, särskilt med delat minne. | Högre, på grund av nätverksproblem, feltolerans. |
Påverkan på prestanda skalbarhet
* Parallell datorskalbarhet:
* Fördelar: Utmärkt skalbarhet för problem som lätt kan delas och parallelliseras, särskilt när du använder delade minnesarkitekturer. Den snabba kommunikationen möjliggör effektiv datadelning och synkronisering.
* Begränsningar: Skalbarhet begränsas av antalet kärnor eller processorer i en enda maskin. Amdahls lag påverkar avsevärt prestanda - den del av koden som inte kan parallelliseras kommer så småningom att begränsa den totala hastigheten. Minnesbandbredd kan också bli en flaskhals när antalet kärnor ökar. Delat minnesåtkomst kan också införa stridighet.
* Distribuerad datorskalbarhet:
* Fördelar: Kan skala till mycket större problem och datasätt eftersom det inte är begränsat av resurserna för en enda maskin. Horisontell skalning är möjlig genom att lägga till fler noder till nätverket. Mer tolerant mot misslyckanden; Om en nod går ner kan de andra fortsätta arbeta.
* Begränsningar: Skalbarhet begränsas av nätverksbandbredd, latens och kommunikationskostnad. Dataöverföring mellan noder kan vara långsam och dyra. Att uppnå stark konsistens mellan distribuerade data kan vara komplex och påverkan. Komplexiteten i hantering av distribuerade system (feltolerans, datakonsistens, samordning) kan öka utvecklingen och driftskostnaderna avsevärt. Koordineringskostnader kan bli betydande när antalet noder växer.
Sammanfattningsvis:
* Parallell datoranvändning Utmärker sig vid påskyndande beräkningsintensiva uppgifter i en enda maskin eller ett litet, tätt kopplat kluster. Det är idealiskt när du behöver snabbast möjlig körningstid för ett specifikt problem.
* Distribuerad dator Utmärker sig för att hantera storskaliga problem, ge hög tillgänglighet och hantera geografiskt spridda data. Det är idealiskt när du behöver bearbeta massiva datasätt, bygga feltoleranta system eller tillhandahålla tjänster till ett stort antal användare på olika platser.
Att välja mellan parallella och distribuerade datorer (eller en kombination av båda) beror starkt på det specifika problemet du försöker lösa, de tillgängliga resurserna och de önskade prestandegenskaperna. Ett vanligt tillvägagångssätt är att använda parallellberäkning * inom * varje nod i ett distribuerat system för att maximera användningen av resurser. Till exempel kan en distribuerad databas använda multikärnprocessorer för att parallella frågor inom varje databasserver.
