Computación paralela:
* Arquitectura: Típicamente involucra múltiples procesadores o núcleos * dentro de una sola máquina * (por ejemplo, una CPU de múltiples núcleos, una GPU).
* memoria: Por lo general, comparte un espacio * de memoria compartida *. Todos los procesadores pueden acceder a las mismas ubicaciones de memoria.
* Comunicación: La comunicación entre procesadores es generalmente más rápida debido a la memoria compartida. Los mecanismos de sincronización (cerraduras, semáforos) se utilizan para coordinar el acceso a los recursos compartidos.
* Enfoque: Optimización de velocidad y eficiencia dividiendo tareas entre procesadores que tienen acceso directo a los mismos datos.
* Ejemplos: Múltiple lectura en una sola computadora, utilizando GPU para simulaciones científicas, computación de alto rendimiento dentro de un servidor.
* acoplamiento apretado: Los procesadores están estrechamente acoplados, lo que significa que están estrechamente interconectados y sincronizados.
Computación distribuida:
* Arquitectura: Implica múltiples computadoras independientes (nodos) que están * conectadas a través de una red * (por ejemplo, Internet, una red de área local). Estos nodos pueden ubicarse físicamente en diferentes ubicaciones geográficas.
* memoria: Cada nodo tiene su *propia memoria privada *. No hay espacio de memoria compartido.
* Comunicación: La comunicación ocurre a través de * pase de mensajes * a través de la red. Esto es generalmente más lento que el acceso a la memoria compartida.
* Enfoque: Manejo de problemas a gran escala, mejorando la disponibilidad y la tolerancia a las fallas, y permitiendo la colaboración entre diferentes sistemas.
* Ejemplos: Computación en la nube, computación en la cuadrícula, redes de igual a igual, bases de datos distribuidas, sistemas como Apache Kafka o Apache Spark.
* Acoplamiento suelto: Los procesadores están acoplados libremente, lo que significa que operan de manera relativamente independiente y se comunican a través de mensajes.
Aquí hay una tabla que resume las diferencias:
| Característica | Computación paralela | Computación distribuida |
| ------------------- | ---------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| Arquitectura | Múltiples procesadores dentro de una sola máquina | Múltiples computadoras independientes conectadas a través de una red |
| memoria | Memoria compartida | Memoria privada (sin memoria compartida) |
| comunicación | Acceso de memoria compartida (rápido) | Paso de mensaje (más lento) |
| acoplamiento | Bien acoplado | Aparentemente acoplado |
| Focus | Velocidad, eficiencia | Escalabilidad, disponibilidad, tolerancia a fallas |
| Ubicación | Típicamente dentro de una sola ubicación física | Puede abarcar diferentes ubicaciones geográficas |
Analogía:
* Computación paralela: Imagine un grupo de chefs que trabajan en la misma cocina (la máquina individual). Comparten los mismos ingredientes, herramientas y espacio de trabajo (memoria compartida) para preparar una comida más rápido.
* Computación distribuida: Imagine un equipo de chefs que trabajan en diferentes restaurantes (máquinas separadas) en todo el país. Se comunican por teléfono o correo electrónico (pase de mensajes) para coordinar la creación de un menú complejo.
se superpone y desenfoque:
Es importante tener en cuenta que la línea entre la computación paralela y distribuida a veces se puede borrar. Por ejemplo:
* Un grupo de máquinas (sistema distribuido) puede usar procesadores de múltiples núcleos dentro de cada máquina (procesamiento paralelo).
* Algunos sistemas pueden usar una combinación de arquitecturas de memoria compartidas y distribuidas.
En resumen, la computación paralela se centra en maximizar la velocidad dentro de un solo sistema que utiliza recursos compartidos, mientras que la informática distribuida maneja problemas a mayor escala y dispersos dispersos al aprovechar múltiples sistemas independientes que se comunican a través de una red. Elegir el enfoque apropiado depende de los requisitos específicos de la aplicación, incluido el tamaño del problema, los objetivos de rendimiento y las necesidades de disponibilidad.