关键区别——并行与分布式计算
计算机根据人类提供的指令执行任务。并行计算和分布式计算是两种计算类型。本文讨论了并行计算和分布式计算的区别。并行计算被用于高性能计算，如超级计算机的开发。分布式计算提供了数据的可伸缩性和一致性。Google和Facebook使用分布式计算来存储数据。并行计算与分布式计算的关键区别在于并行计算是利用多个处理器同时执行多个任务，而在分布式计算中，多台计算机通过网络互连，进行通信和协作，以达到共同的目标。分布式系统中的每台计算机都有自己的用户，有助于共享资源。
目录
1. 概述和主要区别
2. 什么是并行计算
3. 什么是分布式计算
4. 并行比较-并行与分布式计算的表格形式
5. 摘要
什么是并行计算(parallel computing)？
计算机是一种能根据人类提供的指令执行任务的机器。计算机体系结构定义了如何执行提供给计算机的指令。早期的计算机系统只有一个处理器。必须解决的问题被分成一系列指示。这些指令一个接一个地给处理器。在每一时刻，只执行一条指令。然后处理器，处理这些指令并给出输出。这不是一个有效的机制。增加频率可以提高速度，但也会提高温度。这会导致更多的热量散失。因此，提高处理器的速度并不容易。作为这种并行计算的结果被引入。
并行计算也称为并行处理。它是一种可以同时进行多个计算的计算形式。并行计算使用许多处理器。要解决的问题被分为离散的部分。每一部分都被进一步分解成指令。这些指令在处理器之间分配。因此，多个处理器同时执行指令。并行计算对于执行复杂的计算非常有用，因为处理器在它们之间分配工作负载。这也节省了时间。
图01：并行计算
并行系统几乎没有缺点。一个处理器执行的指令可能需要另一个处理器执行。这会导致延迟。处理器数量的增加也很昂贵。在开发并行系统时，应该考虑到这些事实。总的来说，并行计算有助于同时运行多条指令来完成任务。
什么是分布式计算(distributed computing)？
在日常生活中，个人可以使用计算机来处理诸如microsoftword、microsoftpoint等应用程序。复杂的问题可能不是用一台计算机就能解决的。因此，单个问题可以分解为多个任务并分布到多台计算机上。这些计算机可以通过网络与其他计算机通信。它们的性能与单个实体相似。在多台计算机之间划分单个任务的过程称为分布式计算。分布式系统中的每台计算机都称为节点。群集是一组节点。
分布式计算在当今的许多应用中得到了广泛的应用。比如Facebook和Google。它们由数以百万计的用户组成。所有的用户都与他人交流，分享照片等。这些大量的数据是用分布式计算存储的。银行的自动柜员机、电话网络、蜂窝网络、分布式数据库也使用分布式计算。
图02：分布式计算
分布式计算提供了多种优势。分布式系统可以扩展到日益增长的环境中。它提供了可伸缩性，并且很容易共享资源。其缺点是可能存在网络问题，难以开发分布式软件。
平行(parallel)和分布式计算(distributed computing)的区别
| 并行与分布式计算 | |
| 并行计算是一种多处理器同时执行多个任务的计算类型。 | 分布式计算是一种计算类型，网络计算机通过消息传递来通信和协调工作，以实现共同的目标。 |
| 所需计算机数量 | |
| 并行计算发生在一台计算机上。 | 分布式计算发生在多台计算机之间。 |
| 处理机制 | |
| 在并行计算中，多个处理器执行处理。 | 在分布式计算中，计算机依赖于消息传递。 |
| 同步 | |
| 所有处理器共享一个主时钟进行同步。 | 分布式计算中没有全局时钟，它使用同步算法。 |
| 记忆 | |
| 在并行计算中，计算机可以有共享内存或分布式内存。 | 在分布式计算中，每台计算机都有自己的内存。 |
| 使用 | |
| 用于提高科学计算和并行计算的性能。 | 分布式计算用于共享资源和提高可伸缩性。 |
总结 - 平行(parallel) vs. 分布式计算(distributed computing)
并行计算和分布式计算是两种类型的计算。本文讨论了并行计算与分布式计算的区别。并行计算与分布式计算的区别在于并行计算是利用多个处理器同时执行多个任务，而在并行计算中，多台计算机通过网络互连，进行通信和协作，以达到共同的目标。并行计算主要用于提高性能。分布式计算用于协调共享资源的使用或为用户提供通信服务。
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