Calcolo parallelo:
* Focus: Accelerando il calcolo dividendo un singolo problema in parti più piccole che possono essere eseguite contemporaneamente.
* Architettura: In genere coinvolge processori strettamente accoppiati all'interno di un singolo sistema. Questo sistema ha spesso memoria condivisa, consentendo ai processori di comunicare direttamente.
* Comunicazione: Si basa fortemente sulla memoria condivisa o sulle reti di comunicazione inter-processore veloci. Le spese generali di comunicazione sono generalmente inferiori rispetto ai sistemi distribuiti.
* Coordinamento: Richiede una stretta coordinamento e sincronizzazione tra i processori per garantire la corretta esecuzione dell'attività. Vengono frequentemente utilizzate i primitivi di sincronizzazione (ad es. Locks, semafori).
* Tolleranza agli errori: Inferiore alla tolleranza ai guasti. Se un processore fallisce, l'intero sistema potrebbe essere influenzato, poiché sono strettamente integrati.
* Esempi: Processori multi-core, GPU, supercomputer (con memoria condivisa), cluster per computer singoli.
* Obiettivo: Riduci il * tempo * ci vuole per risolvere un problema.
* Problemi tipici: Compiti legati alla CPU come simulazioni scientifiche, calcoli complessi e elaborazione delle immagini in cui risultati rapidi sono fondamentali.
Calcolo distribuito:
* Focus: Risolvendo un problema più grande dividendolo in sotto-problemi indipendenti ed eseguendoli su computer (nodi) separati e geograficamente dispersi. Spesso comporta la gestione di dati troppo grandi per adattarsi a una singola macchina.
* Architettura: Comprende sistemi liberamente accoppiati, in cui ogni nodo è un computer autonomo con la propria memoria, il sistema operativo e l'hardware potenzialmente diverso.
* Comunicazione: Si basa sul messaggio che trasmette una rete. Le spese generali di comunicazione sono in genere più alte rispetto ai sistemi paralleli. Latenza e larghezza di banda della rete sono preoccupazioni significative.
* Coordinamento: Richiede un coordinamento più vagamente accoppiato, spesso basato su code di messaggi, RPC (chiamata di procedura remota) o algoritmi di consenso distribuito.
* Tolleranza agli errori: Maggiore tolleranza ai guasti. Il fallimento di un nodo in genere non riduce l'intero sistema, poiché gli altri nodi possono continuare a funzionare. La ridondanza e la replicazione dei dati sono strategie comuni per garantire la resilienza.
* Esempi: Piattaforme di cloud computing, reti peer-to-peer, sistemi di elaborazione dei dati su larga scala (ad es. Hadoop, Spark), reti di consegna dei contenuti (CDN).
* Obiettivo: Aumenta *scalabilità *, *disponibilità *e *porta geografica *di applicazioni e dati. Risolvi problemi troppo grandi o troppo complessi per una singola macchina.
* Problemi tipici: Applicazioni ad alta intensità di dati (ad es. Elaborazione di set di dati di grandi dimensioni, servizio del traffico Web, gestione dei contenuti dei social media), sistemi che richiedono un'alta disponibilità (ad es. Online banking) e applicazioni a cui è necessario accedere da più posizioni geografiche.
Ecco una tabella che riassume le differenze chiave:
| Caratteristica | Calcolo parallelo | Calcolo distribuito |
| ---------------------- | ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------
| Focus | Accelerazione di un singolo compito | Scalabilità, disponibilità, gestione di set di dati di grandi dimensioni |
| Architettura | Memoria strettamente accoppiata, spesso condivisa | Nodi liberamente accoppiati e indipendenti |
| Comunicazione | Memoria condivisa, comunicazione inter-processore veloce | Messaggio che passa sopra una rete |
| Coordinamento | Sincronizzazione stretta | Coordinamento sciolto |
| tolleranza agli errori | Inferiore | Più alto |
| Memoria | Condiviso (spesso) | Distribuito (ogni nodo ha la sua memoria) |
| Scala | Più piccolo (in genere all'interno di una singola macchina) | Più grande (potenzialmente su più macchine, datacenter) |
Analogia:
* Calcolo parallelo: Pensa a diversi chef che lavorano insieme in un'unica cucina ben attrezzata per preparare un singolo pasto complesso *più veloce *. Condividono strumenti, ingredienti e coordinano da vicino.
* Calcolo distribuito: Pensa a una catena di ristoranti, ognuno con una propria cucina, risorse e personale. Possono avere un menu e un marchio comuni, ma operano in gran parte in modo indipendente e comunicano principalmente per scambiare informazioni su vendite, inventario e campagne di marketing.
In sintesi:
Il calcolo parallelo consiste nel rendere più veloce un'unica attività dividendola tra più processori all'interno di un singolo sistema. Il calcolo distribuito riguarda la risoluzione di problemi maggiori o la fornitura di servizi su più sistemi indipendenti, spesso per scopi di scalabilità, disponibilità e gestione dei dati. Mentre può esserci una sovrapposizione (ad esempio, un sistema distribuito potrebbe utilizzare l'elaborazione parallela all'interno dei singoli nodi), gli obiettivi fondamentali e le considerazioni architettoniche sono distinti.
hardware © www.354353.com