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并行计算、分布式计算与云计算：概念剖析与对比研究（表格对比）

article 2025/2/4 23:07:00

什么是并行计算？什么是分布计算？什么是云计算？我们如何更好理解这3个概念，我们采用概念之间的区别和联系的方式来理解，做到切实理解，深刻体会。

1、并行计算与分布式计算

并行计算、分布式计算都属于高性能计算范畴，这也使得很多人一直分不清两者之间的关系。

并行计算是相对于串行计算来说的，并行计算主要目的是加速求解问题的速度和提高求解问题的规模。并行计算强调时效性和海量数据处理，各任务之间的独立性弱，而且关系密切，每个节点之间的任务时间要同步。即并行程序并行处理的任务包之间有很大的联系，并且并行计算的每一个任务块都是必要的，没有浪费的、分割的，就是每个任务包都要处理，而且计算结果相互影响，这就要求每个计算结果要绝对正确。

☀所以，并不是所有的数据或者任务都使用并行计算。

分布式计算是相对于集中式计算来说的。分布式计算的任务包相互之间有独立性，上一个任务包的结果未返回或者是结果处理错误，对下一个任务包的处理几乎没有什么影响。分布式计算的实时性要求不高，并且允许存在计算错误。

分布式计算中，有大量的无用数据块。因此，分布式计算的速度尽管很快，但真正的“效率”是低之又低的。分布式要处理的问题一般是基于“寻找”模式的。所谓的“寻找”，就相当于穷举法。而并行计算的任务包个数相对有限，在一个有限的时间应该是可能完成的。

分布式计算程序的编写一般用是C++或Java，基本不用MPI接口。并行计算编程采用用MPI或者OpenMP。

☀那么，并行计算和分布计算的区别和联系是什么呢？通过如下表格，我们直观显示。

联系方面	并行计算	分布式计算	共同点
目标	提高计算效率，通过多核或多处理器同时执行任务，解决复杂计算问题。	提高计算效率，通过多台计算机协同工作，处理大规模数据或复杂任务。	都旨在通过并行执行任务来提高计算效率，解决复杂问题。
资源共享	利用同一台机器上的多个处理器核心、内存等资源。	利用分布在不同地理位置的多台计算机的资源。	都依赖多个计算资源来完成任务，需要合理分配和管理资源。
任务分解	将任务分解为多个线程或进程，在同一台机器上并行执行。	将任务分解为多个子任务，分配到不同机器上执行。	都需要将复杂任务分解为多个子任务，并在多个计算单元上并行执行。
通信机制	通信发生在同一台机器的多个处理器或核心之间，通常通过共享内存或消息传递接口（MPI）。	通信发生在不同机器之间，通过网络进行。	都需要高效的通信机制来协调任务执行，减少通信开销。
容错机制	处理线程或进程的异常情况，通常依赖硬件的可靠性。	处理网络问题或机器故障，通过数据冗余、任务重试等方式保证任务完成。	都需要考虑容错机制，以确保系统的可靠性和稳定性。
应用场景	适用于单机多核环境，如高性能计算、科学模拟等。	适用于大规模集群环境，如大数据处理、云计算等。	许多场景（如机器学习、数据分析）既可以使用并行计算，也可以使用分布式计算。

2、并行计算与云计算

云计算是并行计算技术、大数据技术和网络技术发展的必然结果。

云计算需要解决：计算资源的透明虚拟化和弹性化、内存储资源的透明虚拟化和弹性化、外存储资源的透明虚拟化和弹性化、数据安全的保障、向开发者提供完善的API并实现终端用户向云计算的平滑过渡。云计算使普通用户有了享受高性能计算的机会，因为云计算中心几乎可以提供无限制的计算能力，计算的弹性化和存储的弹性化是云计算的重要特征。

云计算的计算能力实现是从计算机的并行化开始的，即把多个计算机并联起来，从而获得更快的计算速度。大规模并行计算机出现后，以其为基础的云计算服务器集群的服务器数量是以万、十万甚至更高的单位计数，在这样巨大的集群规模下，云计算面临两个重要问题：昂贵的系统部署费用和不可忽视的结点失效问题。

由于服务器的大量集中，服务器的失效成为经常的事情，传统的架构对于单点失效是很敏感的，而在云计算架构下，任何的单点失效都不会影响系统对外提供服务。即云计算在构建系统架构时就将系统结点的失效考虑了进去，实现了基于不可信服务器结点的云计算基础架构。将服务器失效作为云计算系统的服务器集群模型是符合实际情况的，这种情况下单个服务器可以看作是不可信的结点。在将服务器失效作为常态的服务器集群模型下，数据的安全性通过副本策略得到了保证。

☀那么，并行计算和云计算的区别和联系是什么呢？通过如下表格，我们直观显示。

方面	并行计算	云计算
定义	利用多个处理器或计算节点同时执行任务，以提高计算效率。	基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术将计算资源以服务形式提供给用户。
架构	多处理器架构或分布式集群，任务分解后在多个计算单元上并行执行。	分布式架构，通过虚拟化技术整合大量计算资源，提供弹性服务。
资源管理	需要高效的任务分配和同步机制，确保计算资源（硬件资源）充分利用。	资源动态分配和弹性伸缩，根据用户需求自动调整。
容错性	对单点故障较为敏感，需通过冗余设计提高可靠性。	内置容错机制，单点失效不影响整体服务。
应用场景	科学计算（如气候模拟、分子动力学）、大数据分析、人工智能模型训练。	提供基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS），支持各类应用。
联系	并行计算是云计算的基础技术之一，云计算通过并行计算实现大规模任务的高效处理。	云计算为并行计算提供了弹性资源和虚拟化环境，降低了并行计算的部署成本。
区别	关注计算任务的并行执行和性能优化。	关注资源的虚拟化、弹性伸缩和按需服务。