Parallel behandling og distribueret behandling er lignende metoder til at øge mængden af regnekraft til rådighed for en bestemt opgave. Generelt er disse metoder anvendes til at løse problemer med store mængder repetitive beregning . Når problemet er opdelt i mange små bidder , kan de enkelte sektioner af problemet beregnes på mange processorer samtidigt. Dette giver langt større regnekraft til at blive bragt til at bære på problemet , end der kan ydes af en enkelt processor . Parallel og distribueret databehandling
Den væsentligste forskel mellem parallel og distribueret behandling er, at parallelle opsætninger omfatter mange processorer i en enkelt system, mens distribuerede opsætninger udnytte processorkraften i mange computere på én gang. Opbygning af et parallelt system hovedsageligt opretter en supercomputer med off -the- shelf komponenter. Opførelsen af et distribueret system er både en teknologisk og en social udfordring , som regel kræver mange personlige computer brugere til at installere programmer, seletøj ubrugt regnekraft fra deres pc'er.
Parallel Processing
Samtidig behandling har den fordel at tilvejebringe pålidelig regnekraft med en meget lav grad af latenstid . Ved at koncentrere al regnekraft i et enkelt system , hastighed tab på grund af dataoverførsel er minimeret. Den eneste virkelige begrænsning er antallet af processorer indarbejdet i systemet . Dog kan opbygge en ekstremt kraftfuld parallelt system være meget dyrt, da hver processor kræver en yderligere investering i rummet , hardware og elektricitet.
Distributed Processing
distribueret behandling er ikke ekstremt effektive på en processor -by- processor basis, da de data, skal rejse over internettet snarere end gennem de interne forbindelser i et enkelt system. Hver processor vil bidrage meget mindre processorkraft end hver processor i et parallelt system , da dataoverførsel skaber en flaskehals , der begrænser regnekraft. Men systemet er næsten uendeligt skalerbar , eftersom der er ingen reel øvre grænse for antallet af processorer i et distribueret system . Regnekraft er også meget billigere end en in- house -system, fordi processorerne giver magten ejes og vedligeholdes af andre mennesker.
Vælge mellem de to
en parallel system er det foretrukne valg for godt -finansierede projekter i et moderat omfang. Oprettelse af et distribueret processor system kræver en vis mængde af den offentlige begejstring for et projekt , eller et stort antal computere under kontrol af den organisation, der bærer projektet ud . For projekter, der ikke engagerer den offentlige interesse , er parallel computing en mere effektiv metode til de fleste computing opgaver .
