Hauptunterschied – paralleles vs. verteiltes Computing
Ein Computer führt Aufgaben gemäß den Anweisungen des Menschen aus. Paralleles Rechnen und verteiltes Rechnen sind zwei Arten von Berechnungen. Dieser Artikel beschreibt den Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Computing. Paralleles Rechnen wird im Hochleistungsrechnen wie der Entwicklung von Supercomputern verwendet. Distributed Computing bietet Datenskalierbarkeit und -konsistenz. Google und Facebook nutzen Distributed Computing zur Datenspeicherung. Der Hauptunterschied zwischen parallelem und verteiltem Rechnen besteht darin, dass beim parallelen Rechnen mehrere Aufgaben mit mehreren Prozessoren gleichzeitig ausgeführt werden, während beim verteilten Rechnen mehrere Computer über ein Netzwerk miteinander verbunden sind, um zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Jeder Computer im verteilten System hat seine eigenen Benutzer und hilft, Ressourcen gemeinsam zu nutzen.
Was ist paralleles Rechnen?
Ein Computer ist eine Maschine, die Aufgaben gemäß den Anweisungen von Menschen ausführen kann. Die Computerarchitektur definiert, wie dem Computer bereitgestellte Anweisungen auszuführen sind. Frühere Computersysteme hatten einen Prozessor. Das zu lösende Problem wurde in eine Reihe von Anweisungen aufgeteilt. Diese Anweisungen wurden dem Prozessor eine nach der anderen gegeben. In jedem Moment wird nur eine Anweisung ausgeführt. Dann verarbeitete der Prozessor diese Anweisungen und gab eine Ausgabe aus. Dies war kein effizienter Mechanismus. Die Geschwindigkeit kann durch Erhöhen der Frequenz verbessert werden, aber es erhöht auch die Temperatur. Das bewirkt mehr Wärmeableitung. Daher ist es nicht einfach, die Geschwindigkeit des Prozessors zu erhöhen. Als Ergebnis wurde paralleles Rechnen eingeführt.
Parallel Computing wird auch als Parallelverarbeitung bezeichnet. Es ist eine Form der Berechnung, die mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen kann. Paralleles Rechnen verwendet viele Prozessoren. Das zu lösende Problem wird in diskrete Teile zerlegt. Jeder Teil ist weiter in Anweisungen unterteilt. Diese Anweisungen werden zwischen Prozessoren aufgeteilt. Daher führen mehrere Prozessoren Befehle gleichzeitig aus. Paralleles Rechnen ist nützlich, um eine komplexe Berechnung durchzuführen, da Prozessoren die Arbeitslast zwischen ihnen aufteilen. Es spart auch Zeit.
Abbildung 01: Paralleles Rechnen
Parallele Systeme können einige Nachteile haben. Die von einem Prozessor ausgeführte Anweisung könnte von einem anderen Prozessor benötigt werden. Dies kann zu Latenzen führen. Eine zunehmende Anzahl von Prozessoren ist auch teuer. Diese Tatsachen sollten bei der Entwicklung paralleler Systeme berücksichtigt werden. Insgesamt hilft paralleles Rechnen dabei, mehrere Anweisungen gleichzeitig auszuführen, um Aufgaben zu erledigen.
Was ist verteiltes Rechnen?
Im täglichen Leben kann eine Person einen Computer verwenden, um mit Anwendungen wie Microsoft Word oder Microsoft PowerPoint zu arbeiten. Komplexe Probleme lassen sich möglicherweise nicht mit einem einzelnen Computer lösen. Daher kann das einzelne Problem in mehrere Aufgaben aufgeteilt und auf viele Computer verteilt werden. Diese Computer können über das Netzwerk mit anderen Computern kommunizieren. Sie alle verh alten sich ähnlich wie eine einzelne Entität. Das Aufteilen einer einzelnen Aufgabe auf mehrere Computer wird als verteiltes Rechnen bezeichnet. Jeder Computer in einem verteilten System wird als Knoten bezeichnet. Eine Gruppe von Knoten ist ein Cluster.
Distributed Computing wird heute in vielen Anwendungen eingesetzt. Einige Beispiele sind Facebook und Google. Sie bestehen aus Millionen und Abermillionen von Benutzern. Alle Benutzer kommunizieren mit anderen, teilen Fotos usw. Diese große Datenmenge wird mithilfe von Distributed Computing gespeichert. Geldautomaten in Banken, Telefonnetzen, Mobilfunknetzen und verteilten Datenbanken verwenden ebenfalls verteiltes Rechnen.
Abbildung 02: Verteiltes Rechnen
Distributed Computing bietet mehrere Vorteile. Verteilte Systeme sind dem zunehmenden Wachstum entsprechend erweiterbar. Es bietet Skalierbarkeit und es ist einfach, Ressourcen gemeinsam zu nutzen. Einige Nachteile sind, dass es Netzwerkprobleme geben kann und es schwierig ist, verteilte Software zu entwickeln.
Was ist der Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Rechnen?
Parallele vs. verteilte Datenverarbeitung |
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| Paralleles Rechnen ist ein Berechnungstyp, bei dem mehrere Prozessoren gleichzeitig mehrere Aufgaben ausführen. | Distributed Computing ist ein Berechnungstyp, bei dem vernetzte Computer kommunizieren und die Arbeit durch Nachrichtenübermittlung koordinieren, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. |
| Anzahl der erforderlichen Computer | |
| Parallelverarbeitung findet auf einem Computer statt. | Verteiltes Rechnen findet zwischen mehreren Computern statt. |
| Verarbeitungsmechanismus | |
| Beim parallelen Rechnen führen mehrere Prozessoren eine Verarbeitung durch. | Beim Distributed Computing verlassen sich Computer auf die Weiterleitung von Nachrichten. |
| Synchronisation | |
| Alle Prozessoren teilen sich eine einzige Hauptuhr zur Synchronisation. | Es gibt keine globale Uhr im Distributed Computing, es verwendet Synchronisationsalgorithmen. |
| Erinnerung | |
| Beim parallelen Rechnen können Computer Shared Memory oder Distributed Memory haben. | Beim Distributed Computing hat jeder Computer seinen eigenen Speicher. |
| Verwendung | |
| Paralleles Rechnen wird zur Leistungssteigerung und zum wissenschaftlichen Rechnen eingesetzt. | Distributed Computing wird verwendet, um Ressourcen gemeinsam zu nutzen und die Skalierbarkeit zu erhöhen. |
Zusammenfassung – Parallel vs. Distributed Computing
Parallel Computing und Distributed Computing sind zwei Arten von Berechnungen. In diesem Artikel wurde der Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Rechnen erläutert. Der Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Rechnen besteht darin, dass beim parallelen Rechnen mehrere Aufgaben unter Verwendung mehrerer Prozessoren gleichzeitig ausgeführt werden, während beim parallelen Rechnen mehrere Computer über ein Netzwerk miteinander verbunden sind, um zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Paralleles Rechnen wird hauptsächlich zur Leistungssteigerung eingesetzt. Distributed Computing wird verwendet, um die Nutzung gemeinsam genutzter Ressourcen zu koordinieren oder den Benutzern Kommunikationsdienste bereitzustellen.
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