Embora a computação paralela e distribuída envolva o uso de vários processadores para resolver um problema mais rapidamente, eles diferem significativamente em sua arquitetura, mecanismos de comunicação e como lidam com recursos compartilhados. Aqui está um colapso das principais diferenças:

1. Arquitetura e hardware:

* Computação paralela:
* Normalmente envolve fortemente acoplado processadores em uma única máquina ou um pequeno cluster.
* Os processadores geralmente compartilham um espaço de memória comum (Arquitetura de memória compartilhada) ou possui interconexões muito rápidos para passagem de mensagens (por exemplo, dentro de um supercomputador).
* O foco está em minimizar a latência para a comunicação entre os processadores.
* Muitas vezes, depende de arquiteturas especializadas de hardware, como CPUs multi-núcleo, GPUs ou processadores especializados.

* Computação distribuída:
* Envolve Localmente acoplado Os processadores se espalham por várias máquinas, geralmente dispersas geograficamente.
* Máquinas Não compartilhe um espaço de memória comum . Cada máquina tem sua própria memória local.
* A comunicação depende de conexões de rede , que geralmente são mais lentos e menos confiáveis ​​que as interconexões usadas em sistemas paralelos.
* Usa hardware de commodities (servidores padrão, desktops, etc.) conectados por uma rede (por exemplo, LAN, WAN, Internet).

2. Comunicação:

* Computação paralela:
* Memória compartilhada: Os processadores se comunicam lendo e escrevendo para um local compartilhado de memória. Requer mecanismos cuidadosos de sincronização (bloqueios, semáforos) para evitar condições de corrida.
* Mensagem Passagem: Mensagens explícitas são enviadas entre os processadores. Isso é mais comum em clusters bem acoplados, onde o compartilhamento direto de memória não é viável ou eficiente.
* A comunicação geralmente é rápida e baixa latência .

* Computação distribuída:
* Mensagem Passagem: A comunicação ocorre principalmente através de mensagens passadas pela rede. Os exemplos incluem protocolos TCP/IP, HTTP ou especializados.
* Chamadas de procedimento remoto (RPC): Uma abstração comum em que um programa em uma máquina chama um procedimento em outra máquina.
* A comunicação geralmente é mais lenta e mais alta latência devido à sobrecarga da rede. As falhas de rede também são uma grande preocupação.

3. Modelo de programação:

* Computação paralela:
* Os modelos de programação geralmente assumem um espaço de memória compartilhado e exigem um gerenciamento cuidadoso da sincronização e da consistência dos dados.
* Os modelos de programação comuns incluem:
* Memória compartilhada: OpenMP, Pthreads
* Mensagem Passagem: MPI (interface de passagem de mensagens)
*Mais fácil de programar em comparação com a computação distribuída, *ao usar a memória compartilhada *, pois os desenvolvedores não precisam gerenciar explicitamente os detalhes da comunicação. A passagem de mensagens em computação paralela ainda é complexa, mas geralmente mais simples do que em sistemas distribuídos.

* Computação distribuída:
* Os modelos de programação geralmente se concentram na tolerância a falhas, na distribuição de dados e no manuseio de problemas de rede.
* Os modelos de programação comuns incluem:
* MapReduce (Hadoop): Para processamento de dados em larga escala.
* Microservices : Projetando aplicativos como uma coleção de serviços pequenos e independentes.
* Filas de mensagem (por exemplo, RabbitMQ, Kafka): Para comunicação assíncrona entre serviços.
* Programação mais complexa em comparação com a computação paralela, porque os desenvolvedores devem lidar explicitamente com comunicação, serialização de dados e tolerância a falhas.

4. Tolerância de falhas:

* Computação paralela:
* A falha de um único processador geralmente pode reduzir todo o sistema, especialmente em arquiteturas de memória compartilhada.
* A tolerância a falhas geralmente é menos preocupante em comparação com os sistemas distribuídos, pois são frequentemente usados ​​em ambientes controlados.

* Computação distribuída:
* A tolerância a falhas é uma consideração crítica do design. O sistema deve poder continuar operando, mesmo que algumas máquinas falhem.
* As técnicas incluem:
* Replicação: Dados e cálculos são duplicados em várias máquinas.
* Ponto de verificação: Salvar periodicamente o estado de um cálculo para que possa ser reiniciado se ocorrer uma falha.
* algoritmos de consenso (por exemplo, paxos, jangada): Para garantir o acordo entre as máquinas na presença de falhas.

5. Escalabilidade:

* Computação paralela:
* A escalabilidade é frequentemente limitada pela arquitetura da máquina. A expansão normalmente significa adicionar mais processadores ou memória à mesma máquina, que pode ser cara e tem limites físicos.
* A dimensionamento para um número muito grande de processadores se torna cada vez mais difícil devido à sobrecarga de comunicação e gargalos de sincronização.

* Computação distribuída:
* altamente escalável. Escala facilmente adicionando mais máquinas à rede.
* Pode lidar com grandes quantidades de dados e cálculos distribuindo a carga de trabalho em um grande cluster.
* A escala horizontal (adicionando mais máquinas) geralmente é mais econômica que a escala vertical (atualizando uma única máquina).

6. Exemplos:

* Computação paralela:
* Simulações científicas (previsão do tempo, dinâmica de fluidos computacional).
* Bancos de dados de alto desempenho em execução em um servidor multi-core.
* Processamento de imagem e vídeo em uma GPU.

* Computação distribuída:
* Mecanismos de pesquisa (Google, Bing).
* Redes sociais (Facebook, Twitter).
* Plataformas de computação em nuvem (AWS, Azure, GCP).
* Plataformas de comércio eletrônico (Amazon, eBay).
* Redes de criptomoedas (Bitcoin, Ethereum).

em resumo:

| Recurso | Computação paralela | Computação distribuída |
| ---------------------- | -------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| Arquitetura | Formemente acoplada, muitas vezes compartilhou a memória. | Localmente acoplado, sem memória compartilhada. |
| Comunicação | Rápido e de baixa latência (memória compartilhada ou interconexões rápidos). | Mais lento e de alta latência (baseada em rede). |
| Programação | Mais simples (memória compartilhada), complexa com a passagem de mensagens | Mais complexo (comunicação explícita, tolerância a falhas). |
| tolerância a falhas | Menos ênfase, ponto único de falha. | Consideração crítica do design, redundância. |
| escalabilidade | Limitado pela arquitetura de hardware. | Escala altamente escalável e horizontal. |

Pense desta maneira:

* Computação paralela: Uma equipe de chefs trabalhando lado a lado na mesma cozinha *, compartilhando ingredientes e equipamentos, para preparar uma refeição rapidamente.

* Computação distribuída: Uma rede de restaurantes em diferentes cidades, cada uma com sua própria cozinha e funcionários, colaborando para cumprir uma grande ordem de catering. Eles precisam comunicar ordens e coordenar a entrega.