Medan både parallella och distribuerade datorer involverar att använda flera processorer för att lösa ett problem snabbare, skiljer de sig väsentligt i sin arkitektur, kommunikationsmekanismer och hur de hanterar delade resurser. Här är en uppdelning av de viktigaste skillnaderna:
1. Arkitektur och hårdvara:
* Parallell datoranvändning:
* Involverar vanligtvis tätt kopplad processorer inom en enda maskin eller ett litet kluster.
* Processorer delar ofta ett vanligt minnesutrymme (delat minnesarkitektur) eller har mycket snabba sammankopplingar för att passera meddelande (t.ex. inom en superdator).
* Fokus ligger på att minimera latens för kommunikation mellan processorer.
* Berättar ofta på specialiserade hårdvaruarkitekturer som Multi-Core CPU:er, GPU:er eller specialiserade processorer.
* Distribuerad datoranvändning:
* Involverar löst kopplad Processorer spridda över flera maskiner, ofta geografiskt spridda.
* Maskiner Dela inte ett gemensamt minnesutrymme . Varje maskin har sitt eget lokala minne.
* Kommunikation förlitar sig på nätverksanslutningar , som i allmänhet är långsammare och mindre pålitliga än de sammankopplingar som används i parallella system.
* Använder råvaruhårdvara (standardservrar, stationära datorer etc.) anslutna med ett nätverk (t.ex. LAN, WAN, Internet).
2. Kommunikation:
* Parallell datoranvändning:
* delat minne: Processorer kommunicerar genom att läsa och skriva till en delad minnesplats. Kräver noggranna synkroniseringsmekanismer (lås, semaforer) för att undvika rasförhållanden.
* Meddelande Passing: Explicit meddelanden skickas mellan processorer. Detta är vanligare i tätt kopplade kluster där direktminnesdelning inte är genomförbart eller effektivt.
* Kommunikation är i allmänhet snabb och låg-latens .
* Distribuerad datoranvändning:
* Meddelande Passing: Kommunikation sker främst genom meddelanden som skickas över nätverket. Exempel inkluderar TCP/IP, HTTP eller specialiserade protokoll.
* Remote Procedure Calls (RPC): En vanlig abstraktion där ett program på en maskin kallar en procedur på en annan maskin.
* Kommunikation är i allmänhet långsammare och högre latens på grund av nätverksöverträdelse. Nätverksfel är också ett stort problem.
3. Programmeringsmodell:
* Parallell datoranvändning:
* Programmeringsmodeller antar ofta ett delat minnesutrymme och kräver noggrann hantering av synkronisering och datakonsistens.
* Vanliga programmeringsmodeller inkluderar:
* delat minne: Openmp, pthreads
* Meddelande Passing: MPI (Meddelande passerar gränssnitt)
*Lättare att programmera jämfört med distribuerad dator, *när du använder delat minne *, eftersom utvecklare inte behöver uttryckligen hantera kommunikationsinformation. Meddelande som passerar i parallell datoranvändning är fortfarande komplicerat, men i allmänhet enklare än i distribuerade system.
* Distribuerad datoranvändning:
* Programmeringsmodeller fokuserar ofta på feltolerans, datadistribution och hantering av nätverksproblem.
* Vanliga programmeringsmodeller inkluderar:
* MapReduce (Hadoop): För storskalig databehandling.
* Microservices: Designa applikationer som en samling små, oberoende tjänster.
* Meddelande köer (t.ex. RabbitMQ, Kafka): För asynkron kommunikation mellan tjänster.
* Mer komplex programmering jämfört med parallell datoranvändning eftersom utvecklare uttryckligen måste hantera kommunikation, dataserialisering och feltolerans.
4. Feltolerans:
* Parallell datoranvändning:
* Misslyckande hos en enda processor kan ofta minska hela systemet, särskilt i delade minnesarkitekturer.
* Feltolerans är vanligtvis mindre problem jämfört med distribuerade system, eftersom de ofta används i kontrollerade miljöer.
* Distribuerad datoranvändning:
* feltolerans är en kritisk design. Systemet måste kunna fortsätta fungera även om vissa maskiner misslyckas.
* Tekniker inkluderar:
* replikering: Data och beräkningar dupliceras över flera maskiner.
* checkpointing: Sparar regelbundet tillståndet för en beräkning så att det kan startas om om ett fel inträffar.
* konsensusalgoritmer (t.ex. paxos, flotte): För att säkerställa en överenskommelse mellan maskiner i närvaro av fel.
5. Skalbarhet:
* Parallell datoranvändning:
* Skalbarhet begränsas ofta av maskinens arkitektur. Att skala upp betyder vanligtvis att lägga till fler processorer eller minne till samma maskin, vilket kan vara dyrt och har fysiska gränser.
* Skalning till mycket stort antal processorer blir allt svårare på grund av kommunikationsomkopplar och synkroniseringsflaskhalsar.
* Distribuerad datoranvändning:
* mycket skalbar. Enkelt skala genom att lägga till fler maskiner i nätverket.
* Kan hantera enorma mängder data och beräkningar genom att distribuera arbetsbelastningen över ett stort kluster.
* Horisontell skalning (lägger till fler maskiner) är ofta mer kostnadseffektivt än vertikal skalning (uppgradering av en enda maskin).
6. Exempel:
* Parallell datoranvändning:
* Vetenskapliga simuleringar (väderprognos, beräkningsvätskedynamik).
* Högpresterande databaser som körs på en multi-core-server.
* Bild- och videobearbetning på en GPU.
* Distribuerad datoranvändning:
* Sökmotorer (Google, Bing).
* Sociala nätverk (Facebook, Twitter).
* Cloud Computing -plattformar (AWS, Azure, GCP).
* E-handelsplattformar (Amazon, eBay).
* Cryptocurrency -nätverk (Bitcoin, Ethereum).
Sammanfattningsvis:
| Funktion | Parallell datorer | Distribuerad datorer |
| -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| arkitektur | Tätt kopplat, ofta delat minne. | Löst kopplat, inget delat minne. |
| Kommunikation | Snabb, låg latens (delat minne eller snabba sammankopplingar). | Långsammare, hög latens (nätverksbaserad). |
| Programmering | Enklare (delat minne), komplex med meddelandet som passerar | Mer komplex (uttrycklig kommunikation, feltolerans). |
| feltolerans | Mindre betoning, en enda punkt för misslyckande. | Kritisk designhänsyn, redundans. |
| skalbarhet | Begränsad av hårdvaruarkitektur. | Mycket skalbar, horisontell skalning. |
Tänk på det här sättet:
* Parallell datoranvändning: Ett team av kockar som arbetar sida vid sida i *samma kök *, som delar ingredienser och utrustning för att förbereda en måltid snabbt.
* Distribuerad datoranvändning: Ett nätverk av restauranger i olika städer, var och en med sitt eget kök och personal, samarbetar för att uppfylla en stor cateringorder. De måste kommunicera order och samordna leverans.
