Mens både parallelle og distribuerede computing involverer at bruge flere processorer til at løse et problem hurtigere, adskiller de sig markant i deres arkitektur, kommunikationsmekanismer og hvordan de håndterer delte ressourcer. Her er en oversigt over de vigtigste forskelle:
1. Arkitektur og hardware:
* Parallel computing:
* Involverer typisk tæt koblet Processorer inden for en enkelt maskine eller en lille klynge.
* Processorer deler ofte en fælles hukommelsesplads (Delt hukommelsesarkitektur) eller har meget hurtige sammenkoblinger til meddelelsesafgift (f.eks. Inden for en supercomputer).
* Fokus er på at minimere latenstid for kommunikation mellem processorer.
* Er ofte afhængig af specialiserede hardwarearkitekturer som multi-core CPU'er, GPU'er eller specialiserede processorer.
* Distribueret computing:
* Involverer løst koblet Processorer spredte sig over flere maskiner, ofte geografisk spredt.
* Maskiner Del ikke et fælles hukommelsesrum . Hver maskine har sin egen lokale hukommelse.
* Kommunikation er afhængig af netværksforbindelser , som generelt er langsommere og mindre pålidelige end de sammenkoblinger, der bruges i parallelle systemer.
* Bruger råvarehardware (standardservere, desktops osv.) Tilsluttet af et netværk (f.eks. LAN, WAN, internet).
2. Kommunikation:
* Parallel computing:
* Delt hukommelse: Processorer kommunikerer ved at læse og skrive til et delt hukommelsessted. Kræver omhyggelige synkroniseringsmekanismer (låse, semaforer) for at undgå raceforhold.
* Meddelelse, der passerer: Eksplicit meddelelser sendes mellem processorer. Dette er mere almindeligt i tæt koblede klynger, hvor direkte hukommelsesdeling ikke er mulig eller effektiv.
* Kommunikation er generelt hurtig og lav latens .
* Distribueret computing:
* Meddelelse, der passerer: Kommunikation forekommer primært gennem meddelelser, der er overført over netværket. Eksempler inkluderer TCP/IP, HTTP eller specialiserede protokoller.
* fjernopkaldsopkald (RPC): En fælles abstraktion, hvor et program på en maskine kalder en procedure på en anden maskine.
* Kommunikation er generelt langsommere og højere latens På grund af netværksomkostninger. Netværksfejl er også et stort problem.
3. Programmeringsmodel:
* Parallel computing:
* Programmeringsmodeller antager ofte et delt hukommelsesrum og kræver omhyggelig styring af synkronisering og datakonsistens.
* Almindelige programmeringsmodeller inkluderer:
* Delt hukommelse: OpenMP, PTHREADS
* Meddelelse, der passerer: MPI (meddelelsesafgiftsgrænseflade)
*Lettere at programmere sammenlignet med distribueret computing *, når du bruger delt hukommelse *, da udviklere ikke behøver at eksplicit administrere kommunikationsdetaljer. Meddelelse, der passerer i parallel computing, er stadig kompleks, men generelt enklere end i distribuerede systemer.
* Distribueret computing:
* Programmeringsmodeller fokuserer ofte på fejltolerance, datafordeling og håndtering af netværksproblemer.
* Almindelige programmeringsmodeller inkluderer:
* mapreduce (Hadoop): Til storskala databehandling.
* mikroservices: Designe applikationer som en samling af små, uafhængige tjenester.
* Meddelelseskøer (f.eks. RabbitMQ, Kafka): Til asynkron kommunikation mellem tjenester.
* Mere kompleks programmering sammenlignet med parallel computing, fordi udviklere eksplicit skal håndtere kommunikation, dataserialisering og fejltolerance.
4. Fejltolerance:
* Parallel computing:
* Fejl i en enkelt processor kan ofte nedbringe hele systemet, især i delt hukommelsesarkitekturer.
* Fejltolerance er normalt mindre af en bekymring sammenlignet med distribuerede systemer, da de ofte bruges i kontrollerede miljøer.
* Distribueret computing:
* fejltolerance er en kritisk designovervejelse. Systemet skal være i stand til at fortsætte med at operere, selvom nogle maskiner mislykkes.
* Teknikker inkluderer:
* Replikation: Data og beregninger duplikeres på tværs af flere maskiner.
* kontrolpointing: Gemmer med jævne mellemrum en beregningstilstand, så den kan genstartes, hvis der opstår en fiasko.
* konsensusalgoritmer (f.eks. Paxos, flåde): At sikre enighed mellem maskiner i nærvær af fiaskoer.
5. Skalerbarhed:
* Parallel computing:
* Skalerbarhed er ofte begrænset af maskinens arkitektur. At skalere typisk betyder at tilføje flere processorer eller hukommelse til den samme maskine, som kan være dyre og har fysiske grænser.
* Skalering til et meget stort antal processorer bliver stadig sværere på grund af kommunikationsomkostninger og synkroniseringsflaskehalse.
* Distribueret computing:
* Meget skalerbar. Skaleres let ved at tilføje flere maskiner til netværket.
* Kan håndtere enorme mængder data og beregninger ved at distribuere arbejdsbyrden på tværs af en stor klynge.
* Horisontal skalering (tilføjelse af flere maskiner) er ofte mere omkostningseffektiv end lodret skalering (opgradering af en enkelt maskine).
6. Eksempler:
* Parallel computing:
* Videnskabelige simuleringer (vejrprognoser, beregningsvæskedynamik).
* Højtydende databaser, der kører på en multi-core-server.
* Billed- og videobehandling på en GPU.
* Distribueret computing:
* Søgemaskiner (Google, Bing).
* Sociale netværk (Facebook, Twitter).
* Cloud computing platforme (AWS, Azure, GCP).
* E-handelsplatforme (Amazon, eBay).
* Cryptocurrency netværk (Bitcoin, Ethereum).
Kortfattet:
| Funktion | Parallel computing | Distribueret computing |
| -------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Arkitektur | Tæt koblet, ofte delt hukommelse. | Løst koblet, ingen delt hukommelse. |
| Kommunikation | Hurtig, lav latens (delt hukommelse eller hurtige sammenkoblinger). | Langsomere, høj latens (netværksbaseret). |
| Programmering | Enklere (delt hukommelse), kompleks med besked, der passerer | Mere kompleks (eksplicit kommunikation, fejltolerance). |
| fejltolerance | Mindre vægt, et enkelt fejlpunkt. | Kritisk designovervejelse, redundans. |
| skalerbarhed | Begrænset af hardwarearkitektur. | Meget skalerbar, vandret skalering. |
Tænk på det på denne måde:
* Parallel computing: Et team af kokke, der arbejder side om side i det *samme køkken *, der deler ingredienser og udstyr, for hurtigt at tilberede et måltid.
* Distribueret computing: Et netværk af restauranter i forskellige byer, hver med sit eget køkken og personale, samarbejder om at opfylde en stor cateringordre. De er nødt til at kommunikere ordrer og koordinere levering.
