Während sowohl verteilte als auch paralleles Computer die Verarbeitung von Aufgaben über mehrere Knoten oder Prozessoren hinweg beinhalten, unterscheiden sich sie in ihren zugrunde liegenden Ansätzen, architektonischen Annahmen und Zielproblemen erheblich. Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer wichtigsten Unterschiede:
Parallele Computing:
* Fokus: Beschleunigung der Berechnung durch Teilen eines einzelnen Problems in kleinere Teile, die gleichzeitig ausgeführt werden können.
* Architektur: In der Regel beinhaltet eng gekoppelte Prozessoren innerhalb eines einzelnen Systems. Dieses System hat häufig einen gemeinsamen Speicher, sodass Prozessoren direkt kommunizieren können.
* Kommunikation: Stützt sich stark auf gemeinsam genutzte Speicher oder schnelle Kommunikationsnetzwerke für Interprozessoren. Der Kommunikationsaufwand ist im Allgemeinen niedriger als in verteilten Systemen.
* Koordination: Erfordert eine enge Koordination und Synchronisation zwischen den Prozessoren, um die korrekte Ausführung der Aufgabe zu gewährleisten. Synchronisationsprimitive (z. B. Schlösser, Semaphoren) werden häufig verwendet.
* Fehlertoleranz: Niedrigere Fehlertoleranz. Wenn ein Prozessor fehlschlägt, kann das gesamte System betroffen sein, da sie eng integriert sind.
* Beispiele: Multi-Core-Prozessoren, GPUs, Supercomputer (mit gemeinsamem Speicher), einzelne Computercluster.
* Ziel: Reduzieren Sie die * Zeit *, die es braucht, um ein Problem zu lösen.
* Typische Probleme: CPU-gebundene Aufgaben wie wissenschaftliche Simulationen, komplexe Berechnungen und Bildverarbeitung, bei denen schnelle Ergebnisse von größter Bedeutung sind.
verteiltes Computing:
* Fokus: Lösen eines größeren Problems, indem Sie es in unabhängige Unterprobleme unterteilen und auf separaten, geografisch verteilten Computern (Knoten) ausführen. Beinhaltet oft die Umgang mit Daten, die zu groß sind, um auf eine einzelne Maschine zu passen.
* Architektur: Beinhaltet locker gekoppelte Systeme, wobei jeder Knoten ein in sich geschlossener Computer mit eigenem Speicher, Betriebssystem und potenziell unterschiedlichen Hardware ist.
* Kommunikation: Stützt sich auf die Nachricht über ein Netzwerk. Der Kommunikationsaufwand ist typischerweise höher als in parallelen Systemen. Netzwerklatenz und Bandbreite sind erhebliche Bedenken.
* Koordination: Erfordert eine lockerer Kopplungskoordination, häufig basierend auf Nachrichtenwarteschlangen, RPC (Remote Procedure Call) oder verteilten Konsensalgorithmen.
* Fehlertoleranz: Höhere Fehlertoleranz. Der Ausfall eines Knotens bringt normalerweise nicht das gesamte System ab, da die anderen Knoten weiter funktionieren können. Redundanz und Datenreplikation sind häufige Strategien zur Gewährleistung der Belastbarkeit.
* Beispiele: Cloud-Computing-Plattformen, Peer-to-Peer-Netzwerke, große Datenverarbeitungssysteme (z. B. Hadoop, Spark), Content Delivery Networks (CDNs).
* Ziel: Erhöhen Sie *Skalierbarkeit *, *Verfügbarkeit *und *Geografische Reichweite *von Anwendungen und Daten. Lösen Sie Probleme, die für eine einzelne Maschine zu groß oder zu komplex sind.
* Typische Probleme: Datenintensive Anwendungen (z. B. Verarbeitung großer Datensätze, Servieren von Webverkehr, Verwaltung von Social-Media-Inhalten), Systeme, die eine hohe Verfügbarkeit (z. B. Online-Banking) erfordern, und Anwendungen, auf die von mehreren geografischen Standorten zugegriffen werden müssen.
Hier ist eine Tabelle, in der die wichtigsten Unterschiede zusammengefasst sind:
| Feature | Parallele Computing | Verteiltes Computing |
| ---------------------- | ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| Fokus | Beschleunigung einer einzelnen Aufgabe | Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Umgang mit großen Datensätzen |
| Architektur | Eng gekoppelte, oft geteilte Speicher | Lose gekoppelte, unabhängige Knoten |
| Kommunikation | Shared Memory, schnelle Inter-Prozessor-Kommunikation | Nachricht über ein Netzwerk |
| Koordination | Enge Synchronisation | Lose Koordination |
| Fehlertoleranz | Niedriger | Höher |
| Speicher | Geteilt (oft) | Verteilt (jeder Knoten hat seinen eigenen Speicher) |
| Skala | Kleiner (typischerweise innerhalb einer einzelnen Maschine) | Größer (möglicherweise über mehrere Maschinen hinweg, Rechenzentren) |
Analogie:
* Paralleles Computer: Denken Sie an mehrere Köche, die in einer einzigen, gut ausgestatteten Küche zusammenarbeiten, um ein einzelnes, komplexes Essen *schneller *zuzubereiten. Sie teilen Werkzeuge, Zutaten und koordinieren eng.
* verteiltes Computing: Denken Sie an eine Kette von Restaurants mit jeweils eigener Küche, Ressourcen und Personal. Sie mögen ein gemeinsames Menü und eine gemeinsame Marke haben, arbeiten jedoch weitgehend unabhängig und kommunizieren hauptsächlich, um Informationen über Vertriebs-, Inventar- und Marketingkampagnen auszutauschen.
Zusammenfassend:
Bei Parallel Computing geht es darum, eine einzelne Aufgabe schneller zu machen, indem sie in mehreren Prozessoren innerhalb eines einzelnen Systems aufgeteilt wird. Bei verteiltem Computer geht es darum, größere Probleme zu lösen oder Dienste in mehreren unabhängigen Systemen bereitzustellen, häufig für Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Datenverwaltungszwecke. Während sich überlappt kann (z. B. kann ein verteiltes System eine parallele Verarbeitung innerhalb einzelner Knoten verwenden), sind die grundlegenden Ziele und architektonischen Überlegungen unterschiedlich.