Parallelle verwerking en gedistribueerde verwerking zijn gelijkaardige methodes om de hoeveelheid rekenkracht beschikbaar is voor een specifieke taak . In het algemeen worden deze werkwijzen gebruikt om problemen met grote hoeveelheden herhaalde berekening lossen . Wanneer het probleem is opgesplitst in vele kleine stukjes , kan afzonderlijke secties van het probleem worden berekend op vele processoren tegelijk . Dit laat veel grotere rekenkracht worden uitgeoefend op het probleem dan kan worden geleverd door een enkele processor . Parallelle en gedistribueerde verwerking
Het belangrijkste verschil tussen parallelle en gedistribueerde verwerking is dat parallelle opstellingen bevatten veel processoren binnen een systeem , terwijl verspreid setups benutten van de rekenkracht van vele computers tegelijk . Het bouwen van een parallel systeem creëert in feite een supercomputer met behulp van off-the - shelf componenten. De bouw van een gedistribueerd systeem is zowel een technologische en een maatschappelijke uitdaging , meestal die vele persoonlijke computergebruikers om programma's te installeren die harnas ongebruikte rekenkracht van hun pc .
Parallel Processing
parallel processing heeft het voordeel dat betrouwbaar vermogen met een zeer lage graad van latentie . Door het concentreren van alle rekenkracht in een enkel systeem , snelheid verlies als gevolg van de gegevensoverdracht wordt geminimaliseerd . De enige beperking is het aantal processors opgenomen in het systeem . Echter , het bouwen van een zeer krachtige parallel systeem kan erg duur zijn , aangezien elke processor vereist een verdere investering in de ruimte , hardware en elektriciteit .
Distributed Processing
gedistribueerde verwerking is niet extreem efficiënt op een processor - by - processor basis , omdat de gegevens moeten dan reizen via internet met de interne verbindingen van een enkel systeem . Elke processor zal bijdragen veel minder rekenkracht dan elke processor in een parallel systeem , omdat de gegevens -overdracht ontstaat een knelpunt dat rekenkracht beperkt . Echter , het systeem is bijna oneindig schaalbaar , omdat er geen echte bovengrens voor het aantal processors in een gedistribueerd systeem . De rekenkracht is ook veel goedkoper dan een in-house systeem , omdat de verwerkers die de kracht zijn eigendom van en onderhouden door andere mensen .
Kiezen tussen de twee
een parallel systeem is de beste keuze voor goed gefinancierde projecten met een bescheiden schaal . Een gedistribueerd processor vereist een bepaalde openbare enthousiasme voor een project , of een groot aantal computers onder toezicht van de organisatie die het project uitgevoerd . Voor projecten die niet het algemeen belang doen betrekken , parallel computing is een efficiëntere methode voor de meeste computertaken .
|
