Calcolo parallelo:
* Architettura: In genere coinvolge più processori o core * all'interno di una singola macchina * (ad esempio, una CPU multi-core, una GPU).
* Memoria: Di solito condivide uno spazio * di memoria condivisa *. Tutti i processori possono accedere alle stesse posizioni di memoria.
* Comunicazione: La comunicazione tra processori è generalmente più veloce a causa della memoria condivisa. I meccanismi di sincronizzazione (blocchi, semafori) vengono utilizzati per coordinare l'accesso alle risorse condivise.
* Focus: Ottimizzazione per velocità ed efficienza dividendo le attività tra i processori che hanno accesso diretto agli stessi dati.
* Esempi: Multithreading su un singolo computer, utilizzando GPU per simulazioni scientifiche, calcolo ad alte prestazioni all'interno di un server.
* Accoppiamento stretto: I processori sono strettamente accoppiati, il che significa che sono strettamente interconnessi e sincronizzati.
Calcolo distribuito:
* Architettura: Coinvolge più computer indipendenti (nodi) che sono * collegati tramite una rete * (ad es. Internet, una rete locale). Questi nodi possono essere posizionati fisicamente in diverse posizioni geografiche.
* Memoria: Ogni nodo ha la sua *memoria privata *. Non esiste spazio di memoria condivisa.
* Comunicazione: La comunicazione avviene tramite * messaggio che passa * sulla rete. Questo è generalmente più lento dell'accesso alla memoria condivisa.
* Focus: Gestire problemi su larga scala, migliorare la disponibilità e la tolleranza ai guasti e consentire la collaborazione tra sistemi diversi.
* Esempi: Cloud computing, Grid computing, reti peer-to-peer, database distribuiti, sistemi come Apache Kafka o Apache Spark.
* Accoppiamento sciolto: I processori sono liberamente accoppiati, il che significa che operano in modo relativamente indipendente e comunicano attraverso i messaggi.
Ecco una tabella che riassume le differenze:
| Caratteristica | Calcolo parallelo | Calcolo distribuito |
| ------------------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- |
| Architettura | Più processori all'interno di una singola macchina | Più computer indipendenti collegati tramite una rete |
| Memoria | Memoria condivisa | Memoria privata (nessuna memoria condivisa) |
| Comunicazione | Accesso alla memoria condiviso (veloce) | Passaggio di messaggio (più lento) |
| Accoppiamento | Strettamente accoppiato | Liberamente accoppiato |
| Focus | Velocità, efficienza | Scalabilità, disponibilità, tolleranza ai guasti |
| Posizione | In genere all'interno di un'unica posizione fisica | Può coprire diverse posizioni geografiche |
Analogia:
* Calcolo parallelo: Immagina un gruppo di chef che lavorano nella stessa cucina (la sola macchina). Condividono gli stessi ingredienti, strumenti e spazio di lavoro (memoria condivisa) per preparare un pasto più velocemente.
* Calcolo distribuito: Immagina un team di chef che lavorano in diversi ristoranti (macchine separate) in tutto il paese. Comunicano tramite telefono o e -mail (passaggio dei messaggi) per coordinare la creazione di un menu complesso.
sovrapposizione e sfocatura:
È importante notare che la linea tra calcolo parallelo e distribuito può talvolta essere sfocata. Ad esempio:
* Un cluster di macchine (sistema distribuito) può utilizzare processori multi-core all'interno di ciascuna macchina (elaborazione parallela).
* Alcuni sistemi possono utilizzare una combinazione di architetture di memoria condivisa e distribuita.
In sintesi, il calcolo parallelo si concentra sulla massimizzazione della velocità all'interno di un singolo sistema utilizzando risorse condivise, mentre il calcolo distribuito gestisce problemi su larga scala e geograficamente dispersa sfruttando più sistemi indipendenti che comunicano su una rete. La scelta dell'approccio appropriato dipende dai requisiti specifici dell'applicazione, comprese le dimensioni del problema, gli obiettivi delle prestazioni e le esigenze di disponibilità.
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