Während sowohl parallele als auch verteilte Computer die Rechengeschwindigkeit verbessern und große Probleme bewältigen, unterscheiden sie sich in ihrer Architektur und wie sie dieses Ziel erreichen. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede:
Parallele Computing:
* Architektur: In der Regel handelt es sich um mehrere Prozessoren oder Kerne * innerhalb einer einzelnen Maschine * (z. B. eine Multi-Kern-CPU, eine GPU).
* Speicher: Normalerweise teilt ein * gemeinsamer Speicherraum * Leerzeichen. Alle Prozessoren können auf die gleichen Speicherorte zugreifen.
* Kommunikation: Die Kommunikation zwischen Prozessoren ist aufgrund des gemeinsamen Speichers im Allgemeinen schneller. Synchronisationsmechanismen (Schlösser, Semaphoren) werden verwendet, um den Zugriff auf gemeinsame Ressourcen zu koordinieren.
* Fokus: Optimierung für Geschwindigkeit und Effizienz durch Aufteilung von Aufgaben zwischen Prozessoren, die direkten Zugriff auf dieselben Daten haben.
* Beispiele: Multithreading auf einem einzelnen Computer, unter Verwendung von GPUs für wissenschaftliche Simulationen, Hochleistungs-Computing innerhalb eines Servers.
* enge Kopplung: Prozessoren sind eng gekoppelt, was bedeutet, dass sie eng miteinander verbunden und synchronisiert sind.
verteiltes Computing:
* Architektur: Beinhaltet mehrere unabhängige Computer (Knoten), die über ein Netzwerk * verbunden sind (z. B. das Internet, ein lokales Netzwerk). Diese Knoten können sich physisch an verschiedenen geografischen Orten befinden.
* Speicher: Jeder Knoten hat seinen eigenen privaten Speicher *. Es gibt keinen gemeinsamen Speicherraum.
* Kommunikation: Die Kommunikation erfolgt über * Nachrichtenübergang * über das Netzwerk. Dies ist im Allgemeinen langsamer als der gemeinsame Speicherzugriff.
* Fokus: Umgang mit groß angelegten Problemen, Verbesserung der Verfügbarkeit und Fehlertoleranz und Ermöglichung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Systemen.
* Beispiele: Cloud Computing, Grid Computing, Peer-to-Peer-Netzwerke, verteilte Datenbanken, Systeme wie Apache Kafka oder Apache Spark.
* Lose Kupplung: Prozessoren sind locker gekoppelt, dh sie arbeiten relativ unabhängig und kommunizieren durch Nachrichten.
Hier ist eine Tabelle, die die Unterschiede zusammenfasst:
| Feature | Parallele Computing | Verteiltes Computing |
| ---------------
| Architektur | Mehrere Prozessoren innerhalb einer einzelnen Maschine | Mehrere unabhängige Computer, die über ein Netzwerk verbunden sind |
| Speicher | Gemeinsamer Speicher | Privatspeicher (kein gemeinsamer Speicher) |
| Kommunikation | Shared Memory Access (schnell) | Nachrichtenübergang (langsamer) |
| Kopplung | Dicht gekoppelt | Lose gekoppelt |
| Fokus | Geschwindigkeit, Effizienz | Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Fehlertoleranz |
| Position | Typischerweise innerhalb eines einzelnen physischen Ortes | Kann verschiedene geografische Orte überspannen |
Analogie:
* Paralleles Computer: Stellen Sie sich eine Gruppe von Köchen vor, die in derselben Küche (der einzelnen Maschine) arbeiten. Sie teilen die gleichen Zutaten, Werkzeuge und Arbeitsbereiche (gemeinsamer Speicher), um eine Mahlzeit schneller zuzubereiten.
* verteiltes Computing: Stellen Sie sich ein Team von Köchen vor, die in verschiedenen Restaurants (separate Maschinen) im ganzen Land arbeiten. Sie kommunizieren per Telefon oder E -Mail (Nachrichtendung), um die Erstellung eines komplexen Menüs zu koordinieren.
Überlappung und Unschärfe:
Es ist wichtig zu beachten, dass die Grenze zwischen parallelem und verteiltem Computer manchmal verschwommen werden kann. Zum Beispiel:
* Eine Cluster von Maschinen (verteiltes System) kann Multi-Core-Prozessoren in jeder Maschine (parallele Verarbeitung) verwenden.
* Einige Systeme können eine Kombination aus gemeinsam genutzten und verteilten Speicherarchitekturen verwenden.
Zusammenfassend konzentriert sich das Parallel Computing auf die Maximierung der Geschwindigkeit innerhalb eines einzelnen Systems mithilfe gemeinsamer Ressourcen, während verteilte Computing größere, geografisch verteilte Probleme behandelt, indem mehrere unabhängige Systeme über ein Netzwerk kommuniziert werden. Die Auswahl des entsprechenden Ansatzes hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab, einschließlich der Größe des Problems, der Leistungsziele und der Verfügbarkeitsanforderungen.
