Tanto a computação paralela quanto a computação distribuída buscam processamento de tarefas eficientes, mas diferem significativamente em sua abordagem:

Computação paralela:

* foco: Executando vários cálculos * simultaneamente * dentro de um único sistema de computador. Isso aproveita várias unidades de processamento (núcleos, threads etc.) na mesma máquina.
* Comunicação: A comunicação entre as unidades de processamento é relativamente rápida e eficiente porque compartilham o mesmo espaço de memória (ou pelo menos têm uma interconexão de alta velocidade). O compartilhamento de dados geralmente é direto.
* Modelo de programação : Muitas vezes, envolve o uso de técnicas como instruções multithreading, multiprocessamento ou SIMD (instrução única, dados múltiplos). Bibliotecas como OpenMP, MPI (embora também usadas em distribuídas) e CUDA são comumente usadas.
* escalabilidade: Limitado pelos recursos físicos (número de núcleos, memória, largura de banda de E/S) de uma única máquina. Adicionar mais energia de processamento requer obter uma máquina mais poderosa.
* Exemplo: Executando uma simulação complexa usando vários núcleos em uma única estação de trabalho de ponta.


Computação distribuída:

* foco: Executando vários cálculos * simultaneamente * em vários computadores independentes (nós) conectados por uma rede.
* Comunicação: A comunicação entre nós depende de uma rede (por exemplo, Ethernet, Infiniband), que é inerentemente mais lenta e mais complexa que a comunicação interna em uma única máquina. O compartilhamento de dados requer mecanismos explícitos de comunicação. A latência da rede e a largura de banda se tornam fatores críticos.
* Modelo de programação : Freqüentemente envolve o uso de técnicas de passagem de mensagens (por exemplo, MPI) ou arquiteturas de nada compartilhado (por exemplo, usando bancos de dados). A coordenação entre nós é mais desafiadora.
* escalabilidade: Pode escalar para problemas muito grandes, adicionando mais computadores à rede. O limite teórico é muito maior que a computação paralela em uma única máquina.
* Exemplo: Um mecanismo de pesquisa na web em larga escala, onde muitos servidores trabalham juntos para indexar e recuperar páginas da Web. A computação em nuvem é um exemplo proeminente de computação distribuída.


As diferenças de chave resumidas:

| Recurso | Computação paralela | Computação distribuída |
| ----------------- | ------------------------------------- | ----------------------------------------- |
| hardware | Máquina única, vários processadores | Máquinas independentes múltiplas |
| Comunicação | Memória rápida e compartilhada (geralmente) | Mais lento, baseado em rede |
| escalabilidade | Limitado por recursos únicos da máquina | Altamente escalável |
| complexidade | Relativamente mais simples para o programa | Significativamente mais complexo para o programa |
| compartilhamento de dados | Mais fácil, muitas vezes implícito | Comunicação mais complexa e explícita |


Em alguns casos, você pode combinar as duas abordagens - usando um cluster de computadores (computação distribuída), onde cada computador executa cálculos paralelos. Isso oferece o melhor dos dois mundos:alta escalabilidade e utilização eficiente de recursos individuais da máquina.