Calcolo parallelo
* Definizione: Un tipo di calcolo in cui più processori o core all'interno di una singola macchina lavorare contemporaneamente su parti diverse dello stesso problema. L'attenzione è rivolta a ridurre il tempo necessario per risolvere un problema dividendo il carico di lavoro.
* Caratteristiche chiave:
* Memoria condivisa (in genere): I sistemi paralleli usano spesso la memoria condivisa, il che significa che tutti i processori possono accedere allo stesso spazio di memoria. Ciò consente una facile condivisione e comunicazione dei dati tra i processori. Tuttavia, la memoria condivisa può essere un collo di bottiglia.
* Accoppiamento stretto: I processori sono strettamente accoppiati, il che significa che comunicano frequentemente e hanno una bassa latenza.
* Ambiente omogeneo (di solito): I processori sono spesso simili o identici in termini di architettura e capacità.
* Sistema operativo singolo: In genere funziona su una singola istanza di un sistema operativo.
* Posizione: Situati fisicamente vicini l'uno all'altro, spesso all'interno dello stesso computer o rack.
* Esempi:
* Processori multicore nel computer desktop.
* GPU (unità di elaborazione grafica) per simulazioni scientifiche o apprendimento automatico.
* Server multiprocessore di memoria condivisa.
Calcolo distribuito
* Definizione: Un tipo di calcolo in cui più computer indipendenti (nodi o macchine) lavorano insieme su un'attività o un insieme di attività comuni. Queste macchine sono separate fisicamente e comunicano su una rete.
* Caratteristiche chiave:
* Memoria distribuita: Ogni computer (nodo) ha il suo spazio di memoria privato. I dati devono essere trasferiti esplicitamente tra i nodi utilizzando il passaggio dei messaggi.
* Accoppiamento sciolto: I nodi sono liberamente accoppiati, il che significa che possono comunicare meno frequentemente e avere una latenza più elevata rispetto ai sistemi paralleli.
* ambiente eterogeneo (spesso): I nodi possono essere diversi in termini di hardware, sistemi operativi e connettività di rete.
* Sistemi operativi multipli: Ogni nodo in genere esegue la propria istanza di un sistema operativo.
* Posizione: Geograficamente disperso, può trovarsi attraverso una stanza, un edificio o persino il mondo.
* Esempi:
* Piattaforme cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud).
* Cluster Computing (gruppi di computer in rete che lavorano insieme).
* Grid computing (risorse geograficamente distribuite).
* Reti peer-to-peer.
Differenze chiave riassunte:
| Caratteristica | Calcolo parallelo | Calcolo distribuito |
| --------------------- | ------------------------------------ | --------------------------------------------------- |
| processori | Più core all'interno di una singola macchina | Multiple Independent Machines (nodi) |
| Memoria | Memoria condivisa (in genere) | Memoria distribuita (ogni nodo ha il suo) |
| Accoppiamento | Accoppiamento stretto | Accoppiamento sciolto |
| Posizione | Stretta vicinanza | Geograficamente disperso |
| Comunicazione | Accesso di memoria condiviso o passaggio di messaggi | Passing dei messaggi (comunicazione di rete) |
| Omogeneità | Di solito omogeneo | Spesso eterogeneo |
| Sistema operativo | Singolo istanza | Più istanze |
Impatto sulla scalabilità
* Scalabilità di calcolo parallela:
* limitato dal numero di core/processori in una singola macchina: Alla fine sei vincolato dai limiti fisici della macchina. Il ridimensionamento in genere comporta l'acquisto di hardware più potente con più core, che possono diventare molto costosi.
* Collo di bottiglia di memoria condivisa: All'aumentare del numero di processori, la contesa per la memoria condivisa può diventare un collo di bottiglia significativo, limitando la scalabilità. Tecniche come la memorizzazione nella cache e NUMA (accesso alla memoria non uniforme) possono aiutare a mitigarlo.
* Legge di Amdahl: La legge di Amdahl afferma che l'eccesso di un programma che utilizza più processori è limitato dalla proporzione del programma che può essere parallelizzato. Se una parte significativa del programma è intrinsecamente sequenziale, l'aggiunta di più processori avrà rendimenti decrescenti.
* Buono per: Compiti intensivi computazionalmente che possono essere facilmente suddivisi in compiti più piccoli e indipendenti e sono adatti alle architetture di memoria condivisa.
* Scalabilità di calcolo distribuita:
* Scalabile orizzontalmente: Puoi facilmente aggiungere più nodi al sistema per aumentare la sua potenza di elaborazione. Questo è spesso chiamato "ridimensionamento".
* Tolleranza agli errori: Se un nodo fallisce, il sistema può continuare a funzionare, a condizione che il carico di lavoro possa essere ridistribuito ad altri nodi.
* Gestisce set di dati di grandi dimensioni: Ben per l'elaborazione e la memorizzazione di set di dati enormi che sarebbero poco pratici da gestire su una singola macchina.
* Latenza di rete: La comunicazione tra i nodi sulla rete introduce la latenza, che può limitare le prestazioni, in particolare per le applicazioni che richiedono frequenti scambi di dati. Strategie come la località di dati (elaborazione dei dati vicini a dove è memorizzato) sono cruciali.
* Complessità: I sistemi distribuiti sono più complessi per progettare, implementare e gestire a causa di problemi come coerenza dei dati, tolleranza ai guasti e sicurezza.
* Buono per: Applicazioni che possono essere divise in attività indipendenti che possono essere eseguite su diverse macchine, come server Web, condotte di elaborazione dei dati e simulazioni su larga scala.
In poche parole:
* Il calcolo parallelo dà la priorità alla velocità e all'efficienza all'interno di una singola macchina. La sua scalabilità è limitata da vincoli hardware e colli di bottiglia di memoria condivisi.
* Il calcolo distribuito dà la priorità al ridimensionamento per gestire carichi di lavoro e volumi di dati più grandi, con tolleranza ai guasti intrinseci. La sua scalabilità è limitata dalla latenza di rete e dalla complessità della gestione di un sistema distribuito.
La scelta tra calcolo parallelo e distribuito dipende fortemente dal problema specifico che si sta cercando di risolvere, delle risorse disponibili e del livello richiesto di scalabilità e tolleranza ai guasti. Spesso vengono utilizzati approcci ibridi, combinando l'elaborazione parallela all'interno di ciascun nodo di un sistema distribuito.
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