Calcolo parallelo
* Definizione: Una forma di calcolo in cui più processori eseguono le istruzioni contemporaneamente all'interno di uno spazio di memoria condivisa a o nodi molto strettamente accoppiati. L'obiettivo è accelerare l'esecuzione di un singolo compito di grande, dividendolo in secondi secondari più piccoli e indipendenti.
* hardware: In genere coinvolge processori multi-core, sistemi multiprocessing simmetrici (SMP) o hardware specializzato come GPU all'interno di una singola macchina o un piccolo cluster. L'hardware è generalmente fisicamente vicino e comunica direttamente attraverso la memoria condivisa o interconnessioni ad alta velocità.
* Memoria: La memoria condivisa è comune. I processori possono accedere direttamente alle stesse posizioni di memoria. È anche possibile il passaggio dei messaggi, ma meno comune rispetto ai sistemi distribuiti.
* Comunicazione: Rapido ed efficiente a causa della memoria condivisa o della larghezza di banda ad alta band interconnessioni.
* Modello di programmazione: Spesso utilizza modelli di programmazione di memoria condivisa (ad es. OpenMP) o messaggio che passa all'interno di una singola macchina (ad esempio, MPI all'interno di un singolo server). Concentrati sull'accesso e sulla sincronizzazione dei dati efficienti.
* Focus: Mira principalmente a ridurre il * tempo di esecuzione * di un'attività intensiva computazionale.
Calcolo distribuito
* Definizione: Una forma di calcolo in cui più computer indipendenti (nodi), collegati su una rete , lavorare insieme per raggiungere un obiettivo comune. Questi nodi hanno il proprio spazio di memoria e sistemi operativi. L'obiettivo è risolvere problemi complessi troppo grandi per una singola macchina o di fornire servizi in modo geograficamente disperso.
* hardware: Coinvolge una rete di computer, che potrebbe essere qualsiasi cosa, dai personal computer ai server a hardware specializzato, spesso geograficamente distribuita.
* Memoria: Ogni nodo ha la sua memoria indipendente. I dati devono essere esplicitamente passati tra i nodi.
* Comunicazione: Si basa sulla comunicazione di rete (ad es. TCP/IP, HTTP, code di messaggi) per scambiare dati e coordinare le attività. Questa comunicazione è in genere più lenta e più inclini alla latenza e ai guasti rispetto ai sistemi paralleli.
* Modello di programmazione: Impiega il passaggio dei messaggi o la memoria condivisa distribuita (che viene implementata su una rete e introduce la complessità) Modelli di programmazione. Concentrati sulla tolleranza ai guasti, sulla coerenza dei dati e sulla comunicazione di rete.
* Focus: Mira ad aumentare *scalabilità *, *disponibilità *, *tolleranza agli errori *e la possibilità di gestire set di dati di grandi dimensioni. Mentre il miglioramento delle prestazioni è un obiettivo, è spesso secondario a queste altre preoccupazioni.
Differenze chiave in una tabella:
| Caratteristica | Calcolo parallelo | Calcolo distribuito |
| --------------------- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------
| hardware | Multi-core, SMP, GPU all'interno di una singola macchina | Rete di computer indipendenti |
| Memoria | Memoria condivisa (comune) o passaggio di messaggio (meno comune) | Memoria indipendente per nodo |
| Comunicazione | Memoria veloce, condivisa o interconnessioni ad alta velocità | Comunicazione di rete più lenta (TCP/IP, HTTP) |
| Programmazione | Memoria condivisa (OpenMP), MPI (singola macchina) | Passaggio di messaggio (MPI, GRPC, ecc.), Framework distribuiti |
| Obiettivo primario | Ridurre il tempo di esecuzione di un'unica attività | Aumenta la scalabilità, la disponibilità, la tolleranza ai guasti |
| Accoppiamento | Strettamente accoppiato | Liberamente accoppiato |
| Complessità | Inferiore, specialmente con la memoria condivisa. | Più alto, a causa di problemi di rete, tolleranza agli errori. |
Impatto sulla scalabilità delle prestazioni
* Scalabilità di calcolo parallela:
* Vantaggi: Eccellente scalabilità per problemi che possono essere facilmente divisi e parallelizzati, soprattutto quando si utilizzano architetture di memoria condivisa. La comunicazione rapida consente un'efficace condivisione e sincronizzazione dei dati.
* Limitazioni: La scalabilità è limitata dal numero di core o processori all'interno di una singola macchina. La legge di Amdahl ha un impatto significativo sulle prestazioni:la parte del codice che non può essere parallelizzata alla fine limiterà lo speedUp complessivo. Inoltre, la larghezza di banda della memoria può diventare un collo di bottiglia all'aumentare del numero di core. L'accesso alla memoria condivisa può anche introdurre contese.
* Scalabilità di calcolo distribuita:
* Vantaggi: Può ridimensionare a problemi e set di dati molto più grandi perché non è limitato dalle risorse di una singola macchina. Il ridimensionamento orizzontale è possibile aggiungendo più nodi alla rete. Più tollerante ai fallimenti; Se un nodo scende, gli altri possono continuare a funzionare.
* Limitazioni: La scalabilità è limitata dalla larghezza di banda di rete, dalla latenza e dalle spese generali di comunicazione. Il trasferimento di dati tra i nodi può essere lento e costoso. Raggiungere una forte coerenza tra i dati distribuiti può essere complessa e influire sulle prestazioni. La complessità della gestione dei sistemi distribuiti (tolleranza ai guasti, coerenza dei dati, coordinamento) può aumentare significativamente i costi di sviluppo e operativi. Le spese generali di coordinamento possono diventare significative man mano che il numero di nodi cresce.
In sintesi:
* Calcolo parallelo Eccelle ad accelerare attività intensive computazionalmente all'interno di una singola macchina o cluster piccolo, strettamente accoppiato. È l'ideale quando hai bisogno del tempo di esecuzione più veloce possibile per un problema specifico.
* Calcolo distribuito Eccelle nella gestione di problemi su larga scala, fornendo elevata disponibilità e gestione di dati geograficamente dispersi. È l'ideale quando è necessario elaborare set di dati enormi, creare sistemi tolleranti ai guasti o fornire servizi a un gran numero di utenti in diverse posizioni.
La scelta tra calcolo parallelo e distribuito (o una combinazione di entrambi) dipende fortemente dal problema specifico che stai cercando di risolvere, delle risorse disponibili e delle caratteristiche prestazionali desiderate. Un approccio comune è quello di utilizzare il calcolo parallelo * all'interno * ciascun nodo di un sistema distribuito per massimizzare l'utilizzo delle risorse. Ad esempio, un database distribuito potrebbe utilizzare processori multi-core per parallelizzare le query all'interno di ciascun server di database.
networking © www.354353.com