Verteiltes und paralleles Rechnen sind zwei Paradigmen für die Ausführung von Berechnungen, die in kleinere, unabhängige Aufgaben unterteilt werden können. Beide Paradigmen nutzen die Verfügbarkeit mehrerer Prozessoren aus, um eine höhere Leistung zu erzielen, als dies mit einem einzelnen Prozessor möglich wäre. Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden Paradigmen.
Verteiltes Rechnen Dabei werden die Aufgaben einer Berechnung auf ein Netzwerk von Computern verteilt, von denen jeder über einen eigenen Speicher und eine eigene Verarbeitungseinheit verfügt. Die Computer in einem verteilten System können überall auf der Welt stehen und unterschiedlicher Art und Größe sein. Verteiltes Rechnen wird häufig für umfangreiche Berechnungen verwendet, die die Rechenleistung mehrerer Computer erfordern, beispielsweise für Wettervorhersagen, Klimamodelle und Finanzsimulationen.
Paralleles Rechnen Dabei werden mehrere Aufgaben gleichzeitig auf einem einzigen Computer ausgeführt, der über mehrere Prozessoren verfügt. Die Prozessoren eines Parallelrechners können auf einem einzigen Chip untergebracht oder auf mehrere Chips verteilt sein. Paralleles Rechnen wird häufig für rechenintensive Aufgaben eingesetzt, die in unabhängige Teilaufgaben unterteilt werden können, beispielsweise Videobearbeitung, Bildverarbeitung und wissenschaftliche Simulationen.
Der Hauptunterschied zwischen verteiltem und parallelem Rechnen besteht im Standort der Prozessoren, die zur Ausführung der Berechnungen verwendet werden. Beim verteilten Rechnen befinden sich die Prozessoren auf verschiedenen Computern, während sich die Prozessoren beim parallelen Rechnen auf demselben Computer befinden. Dieser Unterschied hat mehrere Auswirkungen auf die Art und Weise, wie verteilte und parallele Berechnungen strukturiert und ausgeführt werden.
Kommunikationsaufwand ist ein wichtiger Aspekt beim verteilten Rechnen, da die Prozessoren über ein Netzwerk miteinander kommunizieren müssen. Diese Kommunikation kann zu erheblichen Latenzen führen, die die Berechnung verlangsamen können. Beim Parallelrechnen ist der Kommunikationsaufwand in der Regel deutlich geringer, da die Prozessoren direkt über den gemeinsamen Speicher miteinander kommunizieren können.
Fehlertoleranz ist ein weiterer wichtiger Gesichtspunkt beim verteilten Rechnen, da die Computer in einem verteilten System unabhängig voneinander ausfallen können. Dies bedeutet, dass verteilte Berechnungen so konzipiert sein müssen, dass sie Fehler tolerieren und auch dann weiter ausgeführt werden können, wenn einige Computer im System ausfallen. Beim parallelen Rechnen ist die Fehlertoleranz in der Regel weniger wichtig, da die Prozessoren in einem parallelen Computer normalerweise eng miteinander verbunden sind und es unwahrscheinlich ist, dass sie unabhängig voneinander ausfallen.
Skalierbarkeit ist ein wichtiger Gesichtspunkt sowohl für verteiltes als auch für paralleles Rechnen. Verteilte Berechnungen können durch Hinzufügen weiterer Computer zum System erweitert werden, während parallele Berechnungen durch Hinzufügen weiterer Prozessoren zum Computer erweitert werden können. Der Skalierbarkeit sowohl verteilter als auch paralleler Berechnungen sind jedoch Grenzen gesetzt. Beim verteilten Rechnen wird die Skalierbarkeit durch die Netzwerkbandbreite und den Kommunikationsaufwand begrenzt. Beim Parallelrechnen ist die Skalierbarkeit durch die Anzahl der Prozessoren begrenzt, die effektiv auf einem einzelnen Computer genutzt werden können.
Im Allgemeinen eignet sich verteiltes Rechnen besser für umfangreiche Berechnungen, die über ein Netzwerk von Computern verteilt werden können, während paralleles Rechnen besser für rechenintensive Aufgaben geeignet ist, die in unabhängige Teilaufgaben unterteilt und gleichzeitig auf einem einzelnen Computer ausgeführt werden können.
