Während sowohl paralleles als auch verteiltes Computing die Verwendung mehrerer Prozessoren dazu beinhalten, ein Problem schneller zu lösen, unterscheiden sie sich erheblich in ihrer Architektur, ihren Kommunikationsmechanismen und ihrer Um mit gemeinsam genutzten Ressourcen. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede:
1. Architektur und Hardware:
* Paralleles Computer:
* Beinhaltet typischerweise eng gekoppelt Prozessoren innerhalb einer einzelnen Maschine oder einem kleinen Cluster.
* Prozessoren teilen oft einen gemeinsamen Speicherraum (Shared Memory Architecture) oder haben sehr schnelle Verbindungen für die Übergabe von Nachrichten (z. B. innerhalb eines Supercomputers).
* Der Fokus liegt auf der Minimierung der Latenz für die Kommunikation zwischen Prozessoren.
* Stützt sich häufig auf spezialisierte Hardware-Architekturen wie Multi-Core-CPUs, GPUs oder spezialisierte Prozessoren.
* verteiltes Computing:
* Beinhaltet lose gekoppelt Prozessoren verteilten sich über mehrere Maschinen, die oft geografisch verteilt sind.
* Maschinen teilen Sie keinen gemeinsamen Speicherraum . Jede Maschine hat einen eigenen lokalen Speicher.
* Die Kommunikation basiert auf Netzwerkverbindungen , die im Allgemeinen langsamer und weniger zuverlässig sind als die in parallelen Systemen verwendeten Verbindungen.
* Verwendet Warenhardware (Standardserver, Desktops usw.), die von einem Netzwerk verbunden sind (z. B. LAN, WAN, Internet).
2. Kommunikation:
* Paralleles Computer:
* Shared Memory: Die Prozessoren kommunizieren durch Lesen und Schreiben an einen gemeinsamen Speicherort. Erfordert sorgfältige Synchronisationsmechanismen (Schlösser, Semaphoren), um Rassenbedingungen zu vermeiden.
* Nachrichtübergang: Es werden explizite Nachrichten zwischen den Prozessoren gesendet. Dies tritt häufiger in eng gekoppelten Clustern auf, bei denen die direkte Aufteilung des direkten Speichers nicht machbar oder effizient ist.
* Die Kommunikation ist im Allgemeinen schnell und ladenz .
* verteiltes Computing:
* Nachrichtübergang: Die Kommunikation erfolgt hauptsächlich über Nachrichten, die über das Netzwerk übergeben wurden. Beispiele sind TCP/IP, HTTP oder spezialisierte Protokolle.
* Remote -Prozeduraufrufe (RPC): Eine gemeinsame Abstraktion, bei der ein Programm auf einem Computer eine Prozedur auf einem anderen Computer aufruft.
* Die Kommunikation ist im Allgemeinen langsamer und höhere Latenz Aufgrund von Netzwerkaufwand. Netzwerkausfälle sind ebenfalls ein wichtiges Problem.
3. Programmiermodell:
* Paralleles Computer:
* Programmiermodelle nehmen häufig einen gemeinsamen Speicherraum an und erfordern eine sorgfältige Verwaltung der Synchronisation und Datenkonsistenz.
* Zu den gängigen Programmiermodellen gehören:
* Shared Memory: OpenMP, phreads
* Nachrichtübergang: MPI (Schnittstelle zur Nachrichtenübergabe)
*Einfacher zu programmieren im Vergleich zu verteiltem Computer, *Bei Verwendung des gemeinsamen Speichers *, da Entwickler die Kommunikationsdetails nicht explizit verwalten müssen. Die Nachrichtenübergabe in Parallel Computing sind immer noch komplex, aber im Allgemeinen einfacher als in verteilten Systemen.
* verteiltes Computing:
* Programmiermodelle konzentrieren sich häufig auf Fehlertoleranz, Datenverteilung und Handlingsnetzwerkprobleme.
* Zu den gängigen Programmiermodellen gehören:
* MapReduce (Hadoop): Für die groß angelegte Datenverarbeitung.
* Microservices: Entwerfen von Anwendungen als Sammlung kleiner, unabhängiger Dienste.
* Nachrichtenwarteschlangen (z. B. Rabbitmq, Kafka): Für asynchrone Kommunikation zwischen Diensten.
* Komplexere Programmierung im Vergleich zu parallelen Computing, da Entwickler explizit Kommunikation, Datenserialisierung und Fehlertoleranz bewältigen müssen.
4. Fehlertoleranz:
* Paralleles Computer:
* Ausfall eines einzelnen Prozessors kann das gesamte System häufig senken, insbesondere in gemeinsamen Speicherarchitekturen.
* Die Fehlertoleranz ist im Vergleich zu verteilten Systemen in der Regel weniger ein Problem, da sie häufig in kontrollierten Umgebungen verwendet werden.
* verteiltes Computing:
* Fehlertoleranz ist eine kritische Überlegung von Design. Das System muss in der Lage sein, weiterhin zu arbeiten, auch wenn einige Maschinen ausfallen.
* Techniken umfassen:
* Replikation: Daten und Berechnungen werden über mehrere Maschinen hinweg dupliziert.
* prüfen: Speichern Sie regelmäßig den Zustand einer Berechnung, damit sie neu gestartet werden kann, wenn ein Fehler auftritt.
* Konsensusalgorithmen (z. B. Paxos, Floß): Um eine Übereinstimmung zwischen Maschinen in Anwesenheit von Misserfolgen zu gewährleisten.
5. Skalierbarkeit:
* Paralleles Computer:
* Die Skalierbarkeit wird oft durch die Architektur der Maschine begrenzt. Das Skalieren bedeutet in der Regel mehr Prozessoren oder Speicher in derselben Maschine, was teuer sein kann und physikalische Grenzen hat.
* Die Skalierung auf eine sehr große Anzahl von Prozessoren wird aufgrund der Kommunikationsaufwand und der Synchronisation Engpässe immer schwieriger.
* verteiltes Computing:
* hoch skalierbar. Wenn Sie einfach mehr Maschinen zum Netzwerk hinzufügen.
* Kann massive Mengen an Daten und Berechnungen durchführen, indem die Workload über einen großen Cluster verteilt wird.
* Die horizontale Skalierung (Hinzufügen von mehr Maschinen) ist oft kostengünstiger als die vertikale Skalierung (Upgrade einer einzelnen Maschine).
6. Beispiele:
* Paralleles Computer:
* Wissenschaftliche Simulationen (Wettervorhersage, Computerflüssigkeitsdynamik).
* Hochleistungsdatenbanken auf einem Multi-Core-Server.
* Bild- und Videoverarbeitung auf einer GPU.
* verteiltes Computing:
* Suchmaschinen (Google, Bing).
* Soziale Netzwerke (Facebook, Twitter).
* Cloud Computing -Plattformen (AWS, Azure, GCP).
* E-Commerce-Plattformen (Amazon, eBay).
* Kryptowährungsnetzwerke (Bitcoin, Ethereum).
Zusammenfassend:
| Feature | Parallele Computing | Verteiltes Computing |
| -------------------- | ---------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |
| Architektur | Eng gekoppelte, oft geteilte Speicher. | Lose gekoppelt, kein gemeinsamer Speicher. |
| Kommunikation | Schneller, niedriger Latenz (gemeinsamer Speicher oder schnelle Verbindungen). | Langsamer, hohe Latenz (netzwerkbasiert). |
| Programmierung | Einfacher (gemeinsam genutzter Speicher), komplex mit Nachrichtenübergabe | Komplexer (explizite Kommunikation, Fehlertoleranz). |
| Fehlertoleranz | Weniger Betonung, einzelner Versagenspunkt. | Überlegung von kritischer Design, Redundanz. |
| Skalierbarkeit | Begrenzt durch Hardware -Architektur. | Hoch skalierbare, horizontale Skalierung. |
Stellen Sie sich das so vor:
* Paralleles Computer: Ein Team von Köchen, die nebeneinander in derselben Küche *arbeiten und Zutaten und Ausrüstung teilen, um schnell eine Mahlzeit zuzubereiten.
* verteiltes Computing: Ein Netzwerk von Restaurants in verschiedenen Städten mit einer eigenen Küche und Personal, die zusammengearbeitet haben, um eine große Catering -Bestellung zu erfüllen. Sie müssen Bestellungen kommunizieren und die Lieferung koordinieren.
