在计算机技术不断发展的今天，面对日益复杂和庞大的计算任务，并行计算和分布式计算成为了提升计算性能、加速数据处理的重要手段。尽管两者都旨在提高计算效率，但在实现方式、应用场景以及结构上存在显著的区别。
并行计算是什么意思?
并行计算，或称平行计算，是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。基本思想是利用多个处理器(可以是多个CPU核心、GPU或其他类型的处理单元)来协同求解同一问题。通过将被求解的问题分解成若干个部分，每部分由一个独立的处理机并行计算，从而大幅提高计算速度和处理能力。
并行计算系统可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是通过某种方式互连的若干台独立计算机构成的集群。在并行计算中，时间上的并行通常指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发地执行计算任务。这种并行性能够显著缩短计算时间，特别适合处理那些计算量大、数据规模适中的任务。
分布式计算是什么意思
与并行计算不同，分布式计算侧重于将任务分散到多台计算机上执行。这些计算机通过网络连接，每个节点负责执行任务的一部分，并通过网络通信来协调和整合结果。分布式计算的目标是利用多台计算机的资源来处理大规模的任务，提高整体计算能力。
分布式计算可以在普通的硬件上实现，不需要特殊的并行硬件支持。通过将大任务分解成多个小任务，并分配到不同的计算机节点上并行处理，最后再将结果汇总。这种方式特别适合处理那些数据量大、计算复杂度适中的任务。
并行计算与分布式计算的区别
计算资源使用：并行计算主要在同一台计算机上通过多个处理器同时执行任务来提高性能;而分布式计算则是将任务分散到多台计算机上，通过网络通信来协同完成任务。
数据大小与处理：并行计算投入更多机器时，数据大小通常保持不变，主要目的是提高计算速度;而分布式计算投入更多机器时，能够处理更大的数据，利用多台计算机的资源来扩大处理规模。
同步要求：并行计算要求时间同步，即所有处理机需要按照预定的时间顺序执行计算;而分布式计算没有时间限制，各节点可以根据自身情况灵活安排任务执行。
硬件要求：并行计算需要特殊的硬件支持，如多核处理器、并行算法和并行编程语言或库;而分布式计算可以在普通的硬件上实现，不需要特殊的并行硬件。
并行计算和分布式计算都是提高计算性能的有效手段，但它们在实现方式、应用场景以及结构上存在明显的区别。选择合适的计算方式取决于具体的任务需求、数据规模以及硬件条件。
