並列コンピューティングと分散コンピューティングの違い

#並列コンピューティングと分散コンピューティングの違い

1. より多くのマシンが並列コンピューティングに投資され、データ サイズは変わりません。計算速度は高速ですが、分散コンピューティングはより多くのマシンに投資し、より大きなデータを処理できます。

2. 並列コンピューティングには時間の同期が必要ですが、分散コンピューティングには時間制限がありません。

#並列コンピューティング

並列コンピューティングとは、複数のコンピューティング リソースを使用してコンピューティングの問題を同時に解決するプロセスを指します。コンピュータシステムの計算速度と処理能力を向上させる効果的な手段です。その基本的な考え方は、複数のプロセッサを使用して同じ問題を共同で解決すること、つまり、解決すべき問題をいくつかの部分に分解し、各部分が独立したプロセッサによって並列計算されることです。並列コンピューティング システムは、複数のプロセッサを含む特別に設計されたスーパーコンピュータ、または何らかの方法で相互接続された複数の独立したコンピュータのクラスタのいずれかになります。データ処理は並列計算クラスターを通じて完了し、処理結果がユーザーに返されます。

並列コンピューティングは、時間並列処理と空間並列処理に分類できます。

時間的並列性: 組立ライン技術を指します。たとえば、工場で食品を生産する場合、ステップは次のように分割されます:

1.すすぐ：食品をよくすすぎます。

2.消毒：食品を消毒します。

3.切る：食材を細かく切ります。

4.包装：食品を包装袋に入れます。

組立ラインを使用しない場合、1 つの食品が上記 4 つのステップを完了するまで次の食品が処理されないため、時間がかかり、効率に影響します。しかし、流れ作業技術を使用すると、4 つの食品を同時に処理できます。これは並列アルゴリズムにおける時間並列処理であり、2 つ以上の演算を同時に開始すると、コンピューティングのパフォーマンスが大幅に向上します。

空間並列性: 複数のプロセッサによる計算の同時実行を指します。つまり、ネットワークを介して 3 つ以上のプロセッサを接続して、同じタスクの異なる部分を同時に計算するか、単一のプロセッサでは大規模に処理することはできません。 -スケールの問題が解決されました。

たとえば、Xiao Li は植樹祭に 3 本の木を植える予定です。Xiao Li だけでその仕事を完了するのに 6 時間かかる場合、彼は植樹祭に親友の Xiao Hon と Xiao Wang に電話し、その 3 人に電話をかけます。それらは同時に開始されます。穴を掘って木を植えた後、全員が 2 時間で木を植えるタスクを完了しました。これは並列アルゴリズムにおける空間並列処理であり、問​​題解決を迅速化するために大きなタスクを複数の同一のサブタスクに分割します。

分散コンピューティング

広い定義

非常に膨大なコンピューティング能力を必要とする問題を、多くの小さな部分に分割する方法を研究します。その後、これらの部分は次のようになります。多くのコンピュータに割り当てられて処理され、最後に計算結果が結合されて最終結果が得られます。

最近の分散コンピューティング プロジェクトでは、インターネットを介して世界中の何千台ものボランティア コンピューターのアイドル状態のコンピューティング能力を利用して、宇宙からの電気信号を分析し、隠されたブラック ホールを探索しています。地球外知的生命体の存在、1,000 万桁を超えるメルセンヌ素数を検索できるほか、HIV に対してより効果的な薬を検索して発見することもできます。これらのプロジェクトは非常に大規模で、膨大な量の計算が必要となるため、1 台のコンピューターや個人が許容できる時間内に完了することは絶対に不可能です。

中国科学院の定義

2 つ以上のソフトウェアが相互に情報を共有する場合、これらのソフトウェアは同じコンピュータ上で実行することも、ネットワークを介して接続された複数のコンピュータ上で実行することもできます。分散コンピューティングには、他のアルゴリズムに比べて次の利点があります:

1. 希少なリソースを共有できます。

2. 分散コンピューティングにより、複数のコンピューターでコンピューティングの負荷を分散できます。

3. プログラムは、その実行に最適なコンピューターに配置できます。

その中でも、希少なリソースを共有し、負荷を分散することは、コンピュータ分散コンピューティングの中核となるアイデアの 1 つです。

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