Medan både parallella och distribuerade datorer syftar till att förbättra beräkningshastigheten och hantera stora problem, skiljer de sig åt i sin arkitektur och hur de uppnår detta mål. Här är en uppdelning av de viktigaste skillnaderna:
Parallell datoranvändning:
* Arkitektur: Involverar vanligtvis flera processorer eller kärnor * inom en enda maskin * (t.ex. en multi-core CPU, en GPU).
* minne: Delar vanligtvis ett * delat minne * utrymme. Alla processorer kan komma åt samma minnesplatser.
* Kommunikation: Kommunikation mellan processorer är i allmänhet snabbare på grund av delat minne. Synkroniseringsmekanismer (lås, semaforer) används för att samordna tillgången till delade resurser.
* Fokus: Optimering för hastighet och effektivitet genom att dela uppgifter mellan processorer som har direkt tillgång till samma data.
* Exempel: Multithreading på en enda dator med GPU:er för vetenskapliga simuleringar, högpresterande datoranvändning inom en server.
* Tät koppling: Processorer är tätt kopplade, vilket innebär att de är nära sammankopplade och synkroniserade.
Distribuerad datoranvändning:
* Arkitektur: Involverar flera oberoende datorer (noder) som är * anslutna via ett nätverk * (t.ex. Internet, ett lokalt nätverk). Dessa noder kan vara fysiskt belägna på olika geografiska platser.
* minne: Varje nod har sitt eget privata minne *. Det finns inget delat minnesutrymme.
* Kommunikation: Kommunikation sker via * meddelande som passerar * över nätverket. Detta är i allmänhet långsammare än delad minnesåtkomst.
* Fokus: Hantera storskaliga problem, förbättra tillgänglighet och feltolerans och möjliggöra samarbete mellan olika system.
* Exempel: Cloud computing, nätberäkning, peer-to-peer-nätverk, distribuerade databaser, system som Apache Kafka eller Apache Spark.
* lös koppling: Processorer är löst kopplade, vilket innebär att de arbetar relativt oberoende och kommunicerar genom meddelanden.
Här är en tabell som sammanfattar skillnaderna:
| Funktion | Parallell datorer | Distribuerad datorer |
| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| arkitektur | Flera processorer inom en enda maskin | Flera oberoende datorer anslutna via ett nätverk |
| minne | Delat minne | Privatminne (inget delat minne) |
| Kommunikation | Delad minnesåtkomst (FAST) | Meddelande passerar (långsammare) |
| koppling | Tätt kopplad | Löst kopplad |
| fokus | Hastighet, effektivitet | Skalbarhet, tillgänglighet, feltolerans |
| Plats | Vanligtvis inom en enda fysisk plats | Kan spänna olika geografiska platser |
Analogi:
* Parallell datoranvändning: Föreställ dig en grupp kockar som arbetar i samma kök (den enda maskinen). De delar samma ingredienser, verktyg och arbetsyta (delat minne) för att förbereda en måltid snabbare.
* Distribuerad datoranvändning: Föreställ dig ett team av kockar som arbetar på olika restauranger (separata maskiner) över hela landet. De kommunicerar via telefon eller e -post (meddelande som passerar) för att samordna skapandet av en komplex meny.
överlappning och oskärpa:
Det är viktigt att notera att linjen mellan parallell och distribuerad dator ibland kan vara suddig. Till exempel:
* Ett kluster av maskiner (distribuerat system) kan använda multikärnprocessorer i varje maskin (parallell bearbetning).
* Vissa system kan använda en kombination av delade och distribuerade minnesarkitekturer.
Sammanfattningsvis fokuserar parallell datorer på att maximera hastigheten inom ett enda system med delade resurser, medan distribuerad datorhandlar hanterar större, geografiskt spridda problem genom att utnyttja flera oberoende system som kommunicerar över ett nätverk. Att välja lämpligt tillvägagångssätt beror på de specifika kraven i applikationen, inklusive storleken på problemet, prestandamål och tillgänglighetsbehov.
