分散・並列コンピューティングは多くのコンピューティング手法につながる

分散コンピューティングと並列コンピューティングの違いは何ですか?

私たちは長年にわたり、テクノロジー業界の大きな進化を目の当たりにしてきました。以前のコンピュータシステムは、一度に1つのタスクしか処理できませんでした。今日では、かつてないほどコンピュータ上でマルチタスクを実行しています。

技術の進歩に伴い、コンピュータに求められる問題処理能力も高まっています。これにより、多くのコンピューティング手法が生まれており、並列コンピューティングと分散コンピューティングはその2つです。

名前からすると、どちらの手法も同じように見えますが、実際には異なる動作をします。これらは実際にはどのようなもので、どちらを選ぶべきでしょうか？これらの疑問やその他の質問にお答えします。

並列コンピューティングとは、タスクを複数のサブタスクに分割し、それらを同時に実行することで速度と効率を向上させるモデルです。

ここでは、問題が複数の部分に分割されます。各部分はさらに複数の命令に分割されます。

これらの部分は異なるプロセッサに割り当てられ、同時に実行されます。これにより、プログラム全体の実行速度が向上します。

分散コンピューティングは、原理は同じですが、並列コンピューティングとは異なります。

分散コンピューティングは、分散システムを研究する分野です。分散システムとは、複数のコンピュータが異なる場所に配置されたシステムです。

分散システム内のこれらのコンピュータは、同じプログラムで動作します。プログラムは異なるタスクに分割され、異なるコンピュータに割り当てられます。

コンピュータはメッセージパッシングを利用して通信します。計算が完了すると、結果がまとめられ、ユーザーに提示されます。

概念を説明したところで、両者の違いについて詳しく見ていきましょう。

並列コンピューティングでは通常、複数のプロセッサを搭載した1台のコンピュータが必要です。同じコンピュータシステム内の複数のプロセッサが同時に命令を実行します。

すべてのプロセッサは同じタスクを完了するために動作します。そのため、リソースとデータを共有する必要があります。

分散コンピューティングでは、複数のコンピュータシステムが関係します。複数の自律的なコンピュータシステムが分割されたタスクを処理します。

これらのコンピュータシステムは、地理的に異なる場所に設置されている場合もあります。

並列コンピューティングでは、解決すべきタスクは複数の小さな部分に分割されます。これらの小さなタスクは複数のプロセッサに割り当てられます。

あるタスクの結果が別のタスクの入力となる場合があります。これにより、プロセッサ間の依存関係が高まります。並列コンピューティング環境は密結合であると言えます。

分散システムの中には、疎結合のものもあれば、密結合のものもあります。

並列コンピューティング環境では、追加できるプロセッサの数には制限があります。これは、プロセッサとメモリを接続するバスが処理できる接続数に限界があるためです。

プロセッサとメモリを接続するバスが処理できるプロセッサ数にも制限があります。この制限により、並列システムのスケーラビリティは低下します。

分散コンピューティング環境の方がスケーラビリティは高くなります。これは、コンピュータがネットワークを介して接続され、メッセージの受け渡しによって通信するためです。

並列コンピューティングを実装するシステムでは、すべてのプロセッサが同じメモリを共有します。

また、同じ通信媒体とネットワークも共有します。プロセッサは共有メモリを介して相互に通信します。

一方、分散システムは、それぞれ独自のメモリとプロセッサを備えています。

並列システムでは、すべてのプロセスが同期のために同じマスタークロックを共有します。すべてのプロセッサは同じ物理システム上にホストされているため、同期アルゴリズムは必要ありません。

分散システムでは、個々の処理システムは中央クロックにアクセスできません。したがって、同期アルゴリズムを実装する必要があります。

並列コンピューティングは、より高速な処理能力が求められる分野でよく使われます。例えば、スーパーコンピュータなどです。

メッセージのやり取りに遅延がないため、これらのシステムは高速かつ効率的です。

分散コンピューティングは、コンピュータが地理的に離れた場所に設置されている場合に使われます。

これらのシナリオでは、速度は一般的にそれほど重要ではありません。スケーラビリティが求められる場合、分散コンピューティングが好まれる選択肢です。

総じて言えば、どちらのコンピューティング手法も必要だと言えるでしょう。どちらも異なる目的に使用され、状況に応じて使い分けられます。

どちらの手法を選択するかは、ユーザーまたは企業の判断に委ねられます。一般的に、企業はどちらがどこで効率的かによって、どちらか一方、あるいは両方を選択します。すべては、期待される結果に基づいて決定されます。

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