A computação distribuída e paralela são dois paradigmas para a execução de cálculos que podem ser divididos em tarefas menores e independentes. Ambos os paradigmas exploram a disponibilidade de múltiplos processadores para alcançar um desempenho superior ao que seria possível com um único processador. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre os dois paradigmas.

Computação distribuída envolve a distribuição das tarefas de uma computação por uma rede de computadores, cada um com sua própria memória e unidade de processamento. Os computadores em um sistema distribuído podem estar localizados em qualquer lugar do mundo e podem ser de diferentes tipos e tamanhos. A computação distribuída é frequentemente usada para cálculos em grande escala que exigem o poder de processamento de vários computadores, como previsão do tempo, modelagem climática e simulações financeiras.

Computação paralela envolve a execução de várias tarefas simultaneamente em um único computador que possui vários processadores. Os processadores em um computador paralelo podem estar localizados em um único chip ou podem ser distribuídos em vários chips. A computação paralela é frequentemente usada para tarefas computacionalmente intensivas que podem ser divididas em subtarefas independentes, como edição de vídeo, processamento de imagens e simulações científicas.

A principal diferença entre computação distribuída e paralela é a localização dos processadores usados ​​para executar os cálculos. Na computação distribuída, os processadores estão localizados em computadores diferentes, enquanto na computação paralela, os processadores estão localizados no mesmo computador. Essa diferença tem diversas implicações na forma como os cálculos distribuídos e paralelos são estruturados e executados.

Despesas gerais de comunicação é uma consideração importante na computação distribuída, pois os processadores devem se comunicar entre si por meio de uma rede. Esta comunicação pode introduzir latências significativas, o que pode retardar a computação. Na computação paralela, a sobrecarga de comunicação é normalmente muito menor, pois os processadores podem se comunicar entre si diretamente por meio da memória compartilhada.

Tolerância a falhas é outra consideração importante na computação distribuída, pois os computadores em um sistema distribuído podem falhar independentemente uns dos outros. Isso significa que os cálculos distribuídos devem ser projetados para tolerar falhas e continuar a ser executados mesmo se alguns dos computadores do sistema falharem. Na computação paralela, a tolerância a falhas normalmente é menos preocupante, pois os processadores em um computador paralelo geralmente são fortemente acoplados e provavelmente não falharão independentemente um do outro.

Escalabilidade é uma consideração importante para computação distribuída e paralela. Os cálculos distribuídos podem ser ampliados adicionando mais computadores ao sistema, enquanto os cálculos paralelos podem ser ampliados adicionando mais processadores ao computador. No entanto, existem limites para a escalabilidade de cálculos distribuídos e paralelos. Na computação distribuída, a escalabilidade é limitada pela largura de banda da rede e pela sobrecarga de comunicação. Na computação paralela, a escalabilidade é limitada pelo número de processadores que podem ser efetivamente usados ​​em um único computador.

Em geral, a computação distribuída é mais adequada para cálculos em grande escala que podem ser distribuídos por uma rede de computadores, enquanto a computação paralela é mais adequada para tarefas computacionalmente intensivas que podem ser divididas em subtarefas independentes e executadas simultaneamente em um único computador.