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Cosa sono il calcolo distribuito e parallelo?

Il calcolo distribuito e quello parallelo sono due paradigmi per l'esecuzione di calcoli che possono essere suddivisi in attività più piccole e indipendenti. Entrambi i paradigmi sfruttano la disponibilità di più processori per ottenere prestazioni più elevate di quelle possibili con un singolo processore. Tuttavia, ci sono alcune importanti differenze tra i due paradigmi.

Calcolo distribuito implica la distribuzione dei compiti di un calcolo su una rete di computer, ognuno dei quali ha la propria memoria e unità di elaborazione. I computer di un sistema distribuito possono essere ubicati ovunque nel mondo e possono essere di diversi tipi e dimensioni. Il calcolo distribuito viene spesso utilizzato per calcoli su larga scala che richiedono la potenza di elaborazione di più computer, come previsioni meteorologiche, modelli climatici e simulazioni finanziarie.

Calcolo parallelo implica l'esecuzione simultanea di più attività su un singolo computer dotato di più processori. I processori di un computer parallelo possono essere posizionati su un singolo chip oppure distribuiti su più chip. Il calcolo parallelo viene spesso utilizzato per attività computazionalmente intensive che possono essere suddivise in sottoattività indipendenti, come editing video, elaborazione di immagini e simulazioni scientifiche.

La principale differenza tra il calcolo distribuito e quello parallelo è la posizione dei processori utilizzati per eseguire i calcoli. Nel calcolo distribuito i processori si trovano su computer diversi, mentre nel calcolo parallelo i processori si trovano sullo stesso computer. Questa differenza ha diverse implicazioni sul modo in cui i calcoli distribuiti e paralleli sono strutturati ed eseguiti.

Sovraccarico di comunicazione è una considerazione importante nel calcolo distribuito, poiché i processori devono comunicare tra loro su una rete. Questa comunicazione può introdurre latenze significative, che possono rallentare il calcolo. Nel calcolo parallelo, il sovraccarico di comunicazione è in genere molto inferiore, poiché i processori possono comunicare tra loro direttamente attraverso la memoria condivisa.

Tolleranza agli errori è un'altra considerazione importante nel calcolo distribuito, poiché i computer in un sistema distribuito possono guastarsi indipendentemente l'uno dall'altro. Ciò significa che i calcoli distribuiti devono essere progettati per tollerare i guasti e per continuare l'esecuzione anche se alcuni computer del sistema si guastano. Nel calcolo parallelo, la tolleranza agli errori è in genere meno preoccupante, poiché i processori in un computer parallelo sono solitamente strettamente accoppiati ed è improbabile che falliscano indipendentemente l'uno dall'altro.

Scalabilità è una considerazione importante sia per il calcolo distribuito che per quello parallelo. I calcoli distribuiti possono essere aumentati aggiungendo più computer al sistema, mentre i calcoli paralleli possono essere aumentati aggiungendo più processori al computer. Tuttavia, esistono limiti alla scalabilità dei calcoli distribuiti e paralleli. Nel calcolo distribuito, la scalabilità è limitata dalla larghezza di banda della rete e dal sovraccarico di comunicazione. Nel calcolo parallelo, la scalabilità è limitata dal numero di processori che possono essere effettivamente utilizzati su un singolo computer.

In generale, il calcolo distribuito è più adatto per calcoli su larga scala che possono essere distribuiti su una rete di computer, mentre il calcolo parallelo è più adatto per attività computazionalmente intensive che possono essere suddivise in sottoattività indipendenti ed eseguite simultaneamente su un singolo computer.

 

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