分布式计算和并行计算是两种不同的计算范式，它们有一些相似之处，但也存在明显的区别。那么分布式计算和并行计算有何区别？
一、目标和用途：
1、并行计算：并行计算旨在将一个任务分解为多个子任务，并同时执行这些子任务以加快整体计算速度。它通常用于加速单个计算任务，例如在单个大数据集上执行多个操作。并行计算通常在单个计算机或多个计算机上的多个处理单元之间实现，如多核处理器、GPU等。
2、分布式计算：分布式计算涉及多个计算节点之间的协作，这些节点可以是分散在不同地理位置的计算机。目标是将一个大型任务分解成多个子任务，并在多个计算节点上并行执行这些子任务，以提高性能、可用性和容错性。分布式计算通常用于处理大规模数据、高负载应用、云计算等。
二、通信和数据共享：
1、并行计算：在并行计算中，多个处理单元通常能够直接共享内存或通过高速总线进行通信，因此数据传输和通信开销较低。
2、分布式计算：分布式计算中，计算节点通常通过网络进行通信，因此通信开销更高，需要考虑数据传输和节点之间的协调。
三、系统规模：
1、并行计算：通常适用于单个计算机系统内的多个处理单元，例如多核处理器或GPU，规模相对较小。
2、分布式计算：适用于多台计算机，它可以是小规模的局域网集群，也可以是大规模的全球分布式系统。
四、容错性：
1、并行计算：在并行计算中，通常不涉及计算节点之间的故障容忍，因为节点之间的通信相对可靠。
2、分布式计算：分布式计算通常需要考虑容错性，因为网络通信可能会中断，计算节点可能会失败，需要实施相应的容错机制。
总之，尽管并行计算和分布式计算都涉及多个计算节点并行执行任务，但它们的应用场景、通信模型和关注点存在差异。并行计算通常用于加速单个任务，而分布式计算用于解决大规模任务，跨多个计算节点进行协作，以提高性能和容错性。
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