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¿Cuál es la diferencia entre la computación paralela y distribuida?

2015/8/1
Si bien tanto la computación paralela como la distribuida tienen como objetivo mejorar la velocidad computacional y manejar grandes problemas, difieren en su arquitectura y cómo logran este objetivo. Aquí hay un desglose de las diferencias clave:

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.

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