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。
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| 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。
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| 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。 |
到此，并行计算、分布计算和云计算的概念已分析完成，想必已经回答了什么是并行计算？什么是分布计算？什么是云计算的概念。