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并行计算与分布式计算的比较
在现代计算领域中，对于大规模数据处理和高性能计算需求，并行计算和分布式计算是两个常用的解决方案。它们都有着各自的特点和优势，下面将对并行计算与分布式计算进行比较。
首先，从应用范围上来看，分布式计算更适用于大规模的数据处理和分布式系统的构建。分布式计算通过将任务划分成多个子任务，分配到不同的计算节点上进行并行处理，以实现更高效的计算。而并行计算则更偏向于在单个计算节点上同时执行多个计算任务，适用于需要高性能计算的场景。
其次，在数据通信方面，分布式计算需要频繁地进行数据传输和通信，因为各个计算节点之间需要交换数据、协调任务进度等。这样的通信开销可能会影响整体的计算性能。而并行计算在单个计算节点上执行任务时，不需要进行远程数据传输和通信，因此可以减少通信开销，提高计算效率。
再次，就容错性来说，分布式计算相对来说更具有容错性。由于分布式计算使用多个计算节点进行并行处理，即使其中某些节点发生故障，仍然可以通过其他节点继续进行计算，保证了整个系统的可靠性和稳定性。而并行计算在单个计算节点上执行任务，一旦节点出现故障，可能会导致整个计算任务失败。
此外，就资源利用效率来说，分布式计算可以充分利用多台计算机的计算能力和存储容量，实现高效的资源利用。而并行计算则更侧重于单台计算机上的多线程并行执行，相对来说对硬件要求较高。
最后，从编程模型的角度来看，分布式计算通常使用消息传递编程模型，需要开发者显式地管理数据传输和通信过程。而并行计算一般使用共享内存编程模型，开发者只需关注任务的并行执行，不需要关心数据的传输和通信。
综上所述，并行计算与分布式计算在应用范围、数据通信、容错性、资源利用效率和编程模型等方面存在差异。在选择使用哪种计算方式时，需要根据具体的需求和条件进行权衡和选择。无论是并行计算还是分布式计算，都为大规模数据处理和高性能计算提供了重要的解决方案。
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