Embora a computação paralela e distribuída vise melhorar a velocidade computacional e lidar com grandes problemas, eles diferem em sua arquitetura e como atingem esse objetivo. Aqui está um colapso das principais diferenças:
Computação paralela: *
Arquitetura: Normalmente envolve vários processadores ou núcleos * dentro de uma única máquina * (por exemplo, uma CPU com vários núcleos, uma GPU).
* Memória: Normalmente compartilha um espaço * compartilhado *. Todos os processadores podem acessar os mesmos locais de memória.
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Comunicação: A comunicação entre processadores é geralmente mais rápida devido à memória compartilhada. Os mecanismos de sincronização (bloqueios, semáforos) são usados para coordenar o acesso a recursos compartilhados.
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foco: Otimizando a velocidade e a eficiência dividindo tarefas entre processadores que têm acesso direto aos mesmos dados.
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Exemplos: Multithreading em um único computador, usando GPUs para simulações científicas, computação de alto desempenho em um servidor.
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acoplamento apertado: Os processadores são fortemente acoplados, o que significa que estão intimamente interconectados e sincronizados.
Computação distribuída: *
Arquitetura: Envolve vários computadores independentes (nós) que estão * conectados através de uma rede * (por exemplo, a Internet, uma rede de área local). Esses nós podem estar fisicamente localizados em diferentes locais geográficos.
* Memória: Cada nó tem sua própria memória privada *. Não há espaço de memória compartilhado.
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Comunicação: A comunicação ocorre via * Mensagem passando * pela rede. Isso geralmente é mais lento que o acesso à memória compartilhada.
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foco: Lidar com problemas em larga escala, melhorar a disponibilidade e tolerância a falhas e permitir a colaboração entre diferentes sistemas.
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Exemplos: Computação em nuvem, computação em grade, redes ponto a ponto, bancos de dados distribuídos, sistemas como Apache Kafka ou Apache Spark.
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acoplamento solto: Os processadores são pouco acoplados, o que significa que operam relativamente independentemente e se comunicam através de mensagens.
Aqui está uma tabela resumindo as diferenças:
| Recurso | Computação paralela | Computação distribuída |
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Arquitetura | Vários processadores em uma única máquina | Vários computadores independentes conectados através de uma rede |
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Memória | Memória compartilhada | Memória privada (sem memória compartilhada) |
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Comunicação | Acesso à memória compartilhada (FAST) | Passagem da mensagem (mais lenta) |
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acoplamento | Firmemente acoplado | Localmente acoplado |
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foco | Velocidade, eficiência | Escalabilidade, disponibilidade, tolerância a falhas |
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Localização | Normalmente dentro de um único local físico | Pode abranger diferentes locais geográficos |
Analogia: *
Computação paralela: Imagine um grupo de chefs trabalhando na mesma cozinha (a única máquina). Eles compartilham os mesmos ingredientes, ferramentas e espaço de trabalho (memória compartilhada) para preparar uma refeição mais rapidamente.
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Computação distribuída: Imagine uma equipe de chefs trabalhando em diferentes restaurantes (máquinas separadas) em todo o país. Eles se comunicam por telefone ou e -mail (passagem de mensagens) para coordenar a criação de um menu complexo.
Sobrepor e desfoque: É importante observar que a linha entre computação paralela e distribuída às vezes pode ser borrada. Por exemplo:
* Um cluster de máquinas (sistema distribuído) pode usar processadores de vários núcleos em cada máquina (processamento paralelo).
* Alguns sistemas podem usar uma combinação de arquiteturas de memória compartilhada e distribuída.
Em resumo, a computação paralela concentra-se em maximizar a velocidade em um único sistema usando recursos compartilhados, enquanto distribuiu lida com lida com problemas de maior escala e dispersão geograficamente, alavancando vários sistemas independentes que se comunicam em uma rede. A escolha da abordagem apropriada depende dos requisitos específicos do aplicativo, incluindo o tamanho do problema, as metas de desempenho e as necessidades de disponibilidade.
