Distribueret og parallel computing er to paradigmer til at udføre beregninger, der kan opdeles i mindre, uafhængige opgaver. Begge paradigmer udnytter tilgængeligheden af ​​flere processorer til at opnå højere ydeevne, end det ville være muligt med en enkelt processor. Der er dog nogle vigtige forskelle mellem de to paradigmer.

Distribueret databehandling involverer fordeling af opgaverne i en beregning på tværs af et netværk af computere, som hver har sin egen hukommelse og behandlingsenhed. Computerne i et distribueret system kan være placeret hvor som helst i verden, og de kan være af forskellige typer og størrelser. Distribueret databehandling bruges ofte til beregninger i stor skala, der kræver processorkraften fra flere computere, såsom vejrudsigt, klimamodellering og økonomiske simuleringer.

Parallel computing involverer at udføre flere opgaver samtidigt på en enkelt computer, der har flere processorer. Processorerne i en parallel computer kan være placeret på en enkelt chip, eller de kan være fordelt på flere chips. Parallel computing bruges ofte til beregningsintensive opgaver, der kan opdeles i uafhængige underopgaver, såsom videoredigering, billedbehandling og videnskabelige simuleringer.

Den største forskel mellem distribueret og parallel computing er placeringen af ​​de processorer, der bruges til at udføre beregningerne. I distribueret computing er processorerne placeret på forskellige computere, mens processorerne ved parallel computing er placeret på den samme computer. Denne forskel har flere implikationer for den måde, distribuerede og parallelle beregninger struktureres og udføres på.

Kommunikationsomkostninger er en stor overvejelse i distribueret computing, da processorerne skal kommunikere med hinanden over et netværk. Denne kommunikation kan introducere betydelige latenser, som kan sænke beregningen. Ved parallel computing er kommunikationsoverhead typisk meget lavere, da processorerne kan kommunikere med hinanden direkte gennem delt hukommelse.

Fejltolerance er en anden vigtig overvejelse i distribueret computing, da computerne i et distribueret system kan fejle uafhængigt af hinanden. Det betyder, at distribuerede beregninger skal designes til at tolerere fejl og fortsætte med at udføre, selvom nogle af computerne i systemet fejler. Ved parallel computing er fejltolerance typisk mindre problematisk, da processorerne i en parallel computer normalt er tæt koblede og usandsynligt svigter uafhængigt af hinanden.

Skalerbarhed er en vigtig overvejelse for både distribueret og parallel computing. Distribuerede beregninger kan skaleres op ved at tilføje flere computere til systemet, mens parallelle beregninger kan skaleres op ved at tilføje flere processorer til computeren. Der er dog grænser for skalerbarheden af ​​både distribuerede og parallelle beregninger. I distribueret computing er skalerbarheden begrænset af netværkets båndbredde og kommunikationsoverhead. Ved parallel computing er skalerbarheden begrænset af antallet af processorer, der effektivt kan bruges på en enkelt computer.

Generelt er distribueret computing bedre egnet til storskalaberegninger, der kan distribueres på tværs af et netværk af computere, mens parallel computing er bedre egnet til beregningsintensive opgaver, der kan opdeles i uafhængige underopgaver og udføres samtidigt på en enkelt computer.