Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Computer

Schlüsselunterschied - parallel VS Distributed Computing
 

Ein Computer führt Aufgaben gemäß den Anweisungen des Menschen aus. Parallele Computing und verteiltes Computer sind zwei Berechnungstypen. In diesem Artikel wird der Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Computer erörtert. Parallele Computing wird im Hochleistungs-Computing wie der Entwicklung des Supercomputers verwendet. Distributed Computing bietet Datenskalierbarkeit und Konsistenz. Google und Facebook verwenden verteiltes Computing für die Datenspeicherung. Der Schlüsselunterschied Zwischen parallelem und verteiltem Computer befindet sich das Parallele Computing besteht darin, mehrere Aufgaben auszuführen, die mehrere Prozessoren gleichzeitig verwenden, während im verteilten Computer mehrere Computer über ein Netzwerk miteinander verbunden sind, um zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Jeder Computer im verteilten System hat seine eigenen Benutzer und hilft beim Austausch von Ressourcen.

INHALT

1. Überblick und wichtiger Unterschied
2. Was ist paralleles Computer
3. Was ist verteiltes Computer
4. Seite für Seite Vergleich - paralleles und verteiltes Computer in tabellarischer Form
5. Zusammenfassung

Was ist paralleles Computer?

Ein Computer ist eine Maschine, die Aufgaben gemäß den Anweisungen des Menschen ausführen kann. Computerarchitektur definiert die Ausführung von Anweisungen, die dem Computer zur Verfügung gestellt werden. Frühere Computersysteme hatten einen Prozessor. Das Problem, das gelöst werden muss, wurde in eine Reihe von Anweisungen unterteilt. Diese Anweisungen wurden dem Prozessor nacheinander gegeben. In jedem Moment wird nur eine Anweisung ausgeführt. Dann verarbeitete der Prozessor diese Anweisungen und gab Ausgabe an.  Dies war kein effizienter Mechanismus. Die Geschwindigkeit kann durch Erhöhen der Frequenz verbessert werden, erhöht sich jedoch auch die Temperatur. Das führt zu einer mehr Wärmeabteilung. Daher ist es nicht einfach, die Geschwindigkeit des Prozessors zu erhöhen. Infolge dieses parallelen Computers wurde eingeführt.

Parallele Computing ist auch als bekannt als Parallelverarbeitung.  Es handelt sich um eine Form der Berechnung, die mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen kann. Parallel Computing verwendet viele Prozessoren. Das zu lösen ist in diskrete Teile unterteilt. Jeder Teil wird weiter in Anweisungen unterteilt. Diese Anweisungen sind zwischen den Prozessoren aufgeteilt. Daher führen mehrere Prozessoren gleichzeitig Anweisungen aus. Parallele Computing ist nützlich, um eine komplexe Berechnung durchzuführen, da Prozessoren die Arbeitsbelastung zwischen ihnen teilen. Es spart auch Zeit.

Abbildung 01: Parallele Computing

Es kann nur wenige Nachteile paralleler Systeme geben. Die von einem Prozessor ausgeführte Anweisung könnte von einem anderen Prozessor benötigt werden. Dies kann eine Latenz verursachen. Die zunehmende Anzahl von Prozessoren ist ebenfalls teuer. Diese Tatsachen sollten bei der Entwicklung paralleler Systeme berücksichtigt werden. Insgesamt hilft das parallele Computing, mehrere Anweisungen gleichzeitig auszuführen, um Aufgaben zu erledigen.

Was ist verteiltes Computer?

Im täglichen Leben kann eine Person einen Computer verwenden, um mit Anwendungen wie Microsoft Word, Microsoft Powerpoint zu arbeiten. Komplexe Probleme werden möglicherweise nicht durch die Verwendung eines einzelnen Computers durchgeführt. Daher kann das einzelne Problem in mehrere Aufgaben unterteilt und auf viele Computer verteilt werden. Diese Computer können über das Netzwerk mit anderen Computern kommunizieren. Sie alle treten ähnlich wie eine einzelne Entität durch. Der Prozess der Aufteilung einer einzelnen Aufgabe zwischen mehreren Computern wird als verteiltes Computing bezeichnet. Jeder Computer in einem verteilten System ist als a bekannt Knoten. Ein Satz von Knoten ist a Cluster.

Distributed Computing wird heute in vielen Anwendungen verwendet. Einige Beispiele sind Facebook und Google. Sie bestehen aus Millionen und Millionen von Benutzern. Alle Benutzer kommunizieren mit anderen, teilen Fotos usw. Diese große Datenmenge wird unter Verwendung verteilter Computing gespeichert. Automatisierte Kassiermaschinen in Banken, Telefonnetzwerken, Mobilfunknetzen und verteilten Datenbanken verwenden auch verteiltes Computing.

Abbildung 02: Verteilter Computer

Distributed Computing bietet mehrere Vorteile. Verteilte Systeme sind auf das zunehmende Wachstum auszudehnen. Es bietet Skalierbarkeit und es ist einfach, Ressourcen zu teilen. Einige Nachteile sind, dass es zu Netzwerkproblemen kommen kann, und es ist schwierig, verteilte Software zu entwickeln.

Was ist der Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Computer?

Zusammenfassung -parallel VS Distributed Computing 

Parallele Computing und verteiltes Computing sind zwei Arten von Berechnungen. In diesem Artikel wurde der Unterschied zwischen parallelem und verteiltem Computer erörtert. Der Unterschied zwischen parallelem und verteilter Computing besteht darin, dass paralleles Computing mehrere Aufgaben ausführen, die mehrere Prozessoren gleichzeitig während des parallelen Computers verwenden. Mehrere Computer werden über ein Netzwerk miteinander verbunden, um zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Parallele Computing wird hauptsächlich zur Erhöhung der Leistung verwendet. Distributed Computing wird verwendet, um die Verwendung gemeinsamer Ressourcen zu koordinieren oder Kommunikationsdienste für die Benutzer bereitzustellen.

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Referenz:

1.„Einführung in das verteilte Computer und seine Typen mit Beispiel.”Einführung in verteilte Computer und seine Typen mit Beispiel, ATOZ Knowledge, 5. März. 2015. Hier verfügbar 
2.“Verteilter Computer.Wikipedia, Wikimedia Foundation, 23. Januar. 2018. Hier verfügbar  
3.Manish Singh, Praktikant bei Pune, Maharashtra folgen. „Verteiltes und paralleles System.”LinkedIn Slideshare, 15. September. 2012. Hier verfügbar 
4.„Parallele Computing.Wikipedia, Wikimedia Foundation, 23. Januar. 2018. Hier verfügbar