Parallel computergebruik:

* Architectuur: Meestal gaat het om meerdere processors of cores *binnen één machine* (bijvoorbeeld een multi-core CPU, een GPU).

* Geheugen: Deelt meestal een *gedeelde geheugen* ruimte. Alle processors hebben toegang tot dezelfde geheugenlocaties.

* Communicatie: Communicatie tussen processors is over het algemeen sneller vanwege gedeeld geheugen. Synchronisatiemechanismen (sloten, semaforen) worden gebruikt om de toegang tot gedeelde bronnen te coördineren.

* Focus: Optimaliseren voor snelheid en efficiëntie door taken te verdelen over processors die directe toegang hebben tot dezelfde gegevens.

* Voorbeelden: Multithreading op één computer, gebruik van GPU's voor wetenschappelijke simulaties, high-performance computing binnen een server.

* Strakke koppeling: Processoren zijn nauw met elkaar verbonden, wat betekent dat ze nauw met elkaar verbonden en gesynchroniseerd zijn.

Gedistribueerd computergebruik:

* Architectuur: Het gaat om meerdere onafhankelijke computers (knooppunten) die *verbonden zijn via een netwerk* (bijvoorbeeld internet, een lokaal netwerk). Deze knooppunten kunnen zich fysiek op verschillende geografische locaties bevinden.

* Geheugen: Elk knooppunt heeft zijn *eigen privégeheugen*. Er is geen gedeelde geheugenruimte.

* Communicatie: Communicatie vindt plaats via *bericht dat* over het netwerk gaat. Dit is over het algemeen langzamer dan gedeelde geheugentoegang.

* Focus: Het afhandelen van grootschalige problemen, het verbeteren van de beschikbaarheid en fouttolerantie en het mogelijk maken van samenwerking tussen verschillende systemen.

* Voorbeelden: Cloud computing, grid computing, peer-to-peer-netwerken, gedistribueerde databases, systemen zoals Apache Kafka of Apache Spark.

* Losse koppeling: Processors zijn losjes gekoppeld, wat betekent dat ze relatief onafhankelijk werken en communiceren via berichten.

Hier is een tabel met een samenvatting van de verschillen:

| Kenmerk | Parallel computergebruik | Gedistribueerde computers |

|------------------|--------------------------------------- ---------|----------------------------------------------|

| Architectuur | Meerdere processors binnen één machine | Meerdere onafhankelijke computers verbonden via een netwerk |

| Geheugen | Gedeeld geheugen | Privégeheugen (geen gedeeld geheugen) |

| Communicatie | Gedeelde geheugentoegang (snel) | Bericht doorgeven (langzamer) |

| Koppeling | Nauw gekoppeld | Losjes gekoppeld |

| Focus | Snelheid, efficiëntie | Schaalbaarheid, beschikbaarheid, fouttolerantie |

| Locatie | Meestal binnen één fysieke locatie | Kan verschillende geografische locaties omvatten |

Analogie:

* Parallel computergebruik: Stel je een groep chef-koks voor die in dezelfde keuken werken (de enkele machine). Ze delen dezelfde ingrediënten, gereedschappen en werkruimte (gedeeld geheugen) om sneller een maaltijd te bereiden.

* Gedistribueerd computergebruik: Stel je een team van chef-koks voor die in verschillende restaurants (afzonderlijke machines) door het hele land werken. Ze communiceren via telefoon of e-mail (berichten doorgeven) om de creatie van een complex menu te coördineren.

Overlapping en vervaging:

Het is belangrijk op te merken dat de grens tussen parallel en gedistribueerd computergebruik soms vaag kan zijn. Bijvoorbeeld:

* Een cluster van machines (gedistribueerd systeem) kan binnen elke machine multi-coreprocessors gebruiken (parallelle verwerking).

* Sommige systemen kunnen een combinatie van gedeelde en gedistribueerde geheugenarchitecturen gebruiken.

Samenvattend richt parallel computing zich op het maximaliseren van de snelheid binnen één systeem met behulp van gedeelde bronnen, terwijl gedistribueerd computergebruik grootschalige, geografisch verspreide problemen aanpakt door gebruik te maken van meerdere onafhankelijke systemen die via een netwerk communiceren. Het kiezen van de juiste aanpak hangt af van de specifieke vereisten van de applicatie, inclusief de omvang van het probleem, prestatiedoelen en beschikbaarheidsbehoeften.