Differenza tra calcolo parallelo e distribuito in informatica

La principale differenza tra elaborazione parallela e distribuita (in inglese Parallel and Distributed Computing) è che l’elaborazione parallela consente a più processori di eseguire attività contemporaneamente, mentre l’elaborazione distribuita divide una singola attività tra più computer per raggiungere un obiettivo comune.

Un singolo processore che esegue un’attività dopo l’altra non è un metodo efficiente in un computer. Il calcolo parallelo fornisce una soluzione a questo problema in quanto consente a più processori di eseguire attività contemporaneamente. I computer moderni supportano il calcolo parallelo per aumentare le prestazioni del sistema. D’altra parte, l’elaborazione distribuita consente a più computer di comunicare tra loro e raggiungere un obiettivo. Tutti questi computer comunicano e collaborano tra loro trasmettendo messaggi tramite la rete. Organizzazioni come Facebook e Google utilizzano ampiamente l’elaborazione distribuita per consentire agli utenti di condividere le risorse.

Calcolo parallelo

Il calcolo parallelo è anche chiamato elaborazione parallela. Ci sono più processori nel calcolo parallelo. Ognuno di loro esegue i calcoli loro assegnati. In altre parole, nel calcolo parallelo, vengono eseguiti più calcoli contemporaneamente. I sistemi che supportano il calcolo parallelo possono avere una memoria condivisa o una memoria distribuita. Nei sistemi a memoria condivisa, tutti i processori condividono la memoria. Nei sistemi a memoria distribuita, la memoria è suddivisa tra i processori.

Ci sono molti vantaggi nell’elaborazione parallela. Poiché ci sono più processori che lavorano contemporaneamente, aumenta l’ utilizzo della CPU e migliora le prestazioni. Inoltre, il guasto in un processore non influisce sulla funzionalità degli altri processori. Pertanto, il calcolo parallelo fornisce affidabilità. D’altra parte, aumentare i processori è costoso. Inoltre, se un processore richiede istruzioni di un altro, il processore potrebbe causare latenza.

Calcolo distribuito

L’elaborazione distribuita divide una singola attività tra più computer. Ogni computer può comunicare con gli altri tramite la rete. Tutti i computer lavorano insieme per raggiungere un obiettivo comune. Pertanto, funzionano tutti come un’unica entità. Un computer nel sistema distribuito è un nodo mentre una raccolta di nodi è un cluster.

Ci sono molti vantaggi nell’usare il calcolo distribuito. Consente la scalabilità e semplifica la condivisione delle risorse facilmente. Aiuta anche a eseguire le attività di calcolo in modo efficiente. D’altra parte, è difficile sviluppare sistemi distribuiti. Inoltre, possono esserci problemi di rete.

Differenza tra calcolo parallelo e distribuito

Definizione

Il calcolo parallelo è un tipo di calcolo in cui molti calcoli o l’esecuzione di processi vengono eseguiti simultaneamente. Considerando che, un sistema distribuito è un sistema i cui componenti si trovano su diversi computer in rete che comunicano e coordinano le loro azioni passando messaggi l’uno all’altro. Quindi, questa è la differenza fondamentale tra calcolo parallelo e distribuito. 

Numero di computer

Il numero di computer coinvolti è una differenza tra elaborazione parallela e distribuita. Il calcolo parallelo avviene in un singolo computer mentre il calcolo distribuito coinvolge più computer.

Funzionalità

Nell’elaborazione parallela, più processori eseguono più attività contemporaneamente. Tuttavia, nell’elaborazione distribuita, più computer eseguono attività contemporaneamente. Quindi, questa è un’altra differenza tra calcolo parallelo e distribuito. 

Memoria

Inoltre, la memoria è una delle principali differenze tra il calcolo parallelo e distribuito. Nel calcolo parallelo, il computer può avere una memoria condivisa o una memoria distribuita. Nell’elaborazione distribuita, ogni computer ha la propria memoria. 

Comunicazione

Inoltre, un’altra differenza tra il calcolo parallelo e quello distribuito è il metodo di comunicazione. Nel calcolo parallelo, i processori comunicano tra loro utilizzando un bus. Nell’elaborazione distribuita, i computer comunicano tra loro tramite la rete.

Utilizzo

Il calcolo parallelo aiuta ad aumentare le prestazioni del sistema. Al contrario, l’elaborazione distribuita consente la scalabilità, la condivisione delle risorse e aiuta a eseguire le attività di calcolo in modo efficiente. Quindi, questa è anche una differenza tra calcolo parallelo e distribuito.

Conclusioni

Il calcolo parallelo e il calcolo distribuito sono due tipi di calcoli. La principale differenza tra elaborazione parallela e distribuita è che l’elaborazione parallela consente a più processori di eseguire attività contemporaneamente, mentre l’elaborazione distribuita divide una singola attività tra più computer per raggiungere un obiettivo comune.