Sowohl das parallele Computer als auch das verteilte Computing zielen auf eine effiziente Aufgabenverarbeitung ab, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihrem Ansatz:
Parallele Computing:
* Fokus: Ausführen mehrerer Berechnungen * gleichzeitig * innerhalb eines einzelnen Computersystems. Dies nutzt mehrere Verarbeitungseinheiten (Kerne, Fäden usw.) innerhalb derselben Maschine.
* Kommunikation: Die Kommunikation zwischen den Verarbeitungseinheiten ist relativ schnell und effizient, da sie denselben Speicherplatz teilen (oder zumindest eine Hochgeschwindigkeitsverbindung haben). Die Datenaustausch ist oft unkompliziert.
* Programmiermodell: Beinhaltet häufig die Verwendung von Techniken wie Multithreading, Multiprocessing- oder SIMD -Anweisungen (Einzelanweisung, Mehrfachdaten). Bibliotheken wie OpenMP, MPI (obwohl auch in verteilt verwendet) und CUDA werden häufig verwendet.
* Skalierbarkeit: Begrenzt durch die physischen Ressourcen (Anzahl der Kerne, Speicher, I/O -Bandbreite) einer einzelnen Maschine. Das Hinzufügen von mehr Verarbeitungsleistung erfordert eine leistungsstärkere Maschine.
* Beispiel: Ausführen einer komplexen Simulation unter Verwendung mehrerer Kerne auf einer einzelnen High-End-Workstation.
verteiltes Computing:
* Fokus: Durchführen mehrerer Berechnungen * gleichzeitig * über mehrere unabhängige Computer (Knoten) hinweg, die von einem Netzwerk verbunden sind.
* Kommunikation: Die Kommunikation zwischen Knoten basiert auf einem Netzwerk (z. B. Ethernet, Infiniband), das von Natur aus langsamer und komplexer ist als die interne Kommunikation innerhalb einer einzelnen Maschine. Die Datenaustausch erfordert explizite Kommunikationsmechanismen. Netzwerklatenz und Bandbreite werden zu kritischen Faktoren.
* Programmiermodell: Beinhaltet häufig die Verwendung von Nachrichten-Passing-Techniken (z. B. MPI) oder gemeinsam genutzte Architekturen (z. B. mit Datenbanken). Die Koordination zwischen Knoten ist schwieriger.
* Skalierbarkeit: Kann auf sehr große Probleme skalieren, indem mehr Computer in das Netzwerk hinzugefügt werden. Die theoretische Grenze ist viel höher als das parallele Computing einer einzelnen Maschine.
* Beispiel: Eine groß angelegte Web-Suchmaschine, in der viele Server zusammenarbeiten, um Webseiten zu indizieren und abzurufen. Cloud Computing ist ein herausragendes Beispiel für verteiltes Computing.
Schlüsselunterschiede zusammengefasst:
| Feature | Parallele Computing | Verteiltes Computing |
| ----------------- | ----------------------------------- | ------------------------------- |
| Hardware | Einzelmaschine, mehrere Prozessoren | Mehrere unabhängige Maschinen |
| Kommunikation | Schneller, gemeinsamer Speicher (oft) | Langsamer, netzwerkbasiert |
| Skalierbarkeit | Begrenzt durch einzelne Maschinenressourcen | Hoch skalierbar |
| Komplexität | Relativ einfacher zu programmieren | Wesentlich komplexer zu programmieren |
| Datenfreigabe | Einfacher, oft implizit | Komplexere, explizite Kommunikation |
In einigen Fällen können Sie beide Ansätze kombinieren - unter Verwendung einer Cluster von Computern (verteiltes Computing), bei denen jeder Computer selbst parallele Berechnungen durchführt. Dies bietet das Beste aus beiden Welten:hohe Skalierbarkeit und effiziente Nutzung einzelner Maschinenressourcen.
