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L'informatique distribuée et parallèle sont deux paradigmes permettant d'exécuter des calculs qui peuvent être décomposés en tâches plus petites et indépendantes. Les deux paradigmes exploitent la disponibilité de plusieurs processeurs pour atteindre des performances supérieures à celles qui seraient possibles avec un seul processeur. Il existe cependant quelques différences importantes entre les deux paradigmes.
Informatique distribuée consiste à répartir les tâches d'un calcul sur un réseau d'ordinateurs, chacun possédant sa propre mémoire et sa propre unité de traitement. Les ordinateurs d’un système distribué peuvent être situés n’importe où dans le monde et peuvent être de différents types et tailles. L'informatique distribuée est souvent utilisée pour des calculs à grande échelle qui nécessitent la puissance de traitement de plusieurs ordinateurs, tels que les prévisions météorologiques, la modélisation climatique et les simulations financières.
Calcul parallèle implique l’exécution de plusieurs tâches simultanément sur un seul ordinateur doté de plusieurs processeurs. Les processeurs d'un ordinateur parallèle peuvent être situés sur une seule puce ou être répartis sur plusieurs puces. L'informatique parallèle est souvent utilisée pour des tâches gourmandes en calcul qui peuvent être décomposées en sous-tâches indépendantes, telles que le montage vidéo, le traitement d'images et les simulations scientifiques.
La principale différence entre l'informatique distribuée et parallèle réside dans l'emplacement des processeurs utilisés pour exécuter les calculs. En informatique distribuée, les processeurs sont situés sur des ordinateurs différents, tandis qu'en informatique parallèle, les processeurs sont situés sur le même ordinateur. Cette différence a plusieurs implications sur la manière dont les calculs distribués et parallèles sont structurés et exécutés.
Surcharge de communication est une considération majeure dans l'informatique distribuée, car les processeurs doivent communiquer entre eux sur un réseau. Cette communication peut introduire des latences importantes, susceptibles de ralentir le calcul. En informatique parallèle, la surcharge de communication est généralement bien moindre, car les processeurs peuvent communiquer entre eux directement via la mémoire partagée.
Tolérance aux pannes est une autre considération importante dans l'informatique distribuée, car les ordinateurs d'un système distribué peuvent tomber en panne indépendamment les uns des autres. Cela signifie que les calculs distribués doivent être conçus pour tolérer les pannes et continuer à s'exécuter même si certains ordinateurs du système tombent en panne. En informatique parallèle, la tolérance aux pannes est généralement moins préoccupante, car les processeurs d'un ordinateur parallèle sont généralement étroitement couplés et il est peu probable qu'ils tombent en panne indépendamment les uns des autres.
Évolutivité est une considération importante pour l’informatique distribuée et parallèle. Les calculs distribués peuvent être étendus en ajoutant davantage d'ordinateurs au système, tandis que les calculs parallèles peuvent être étendus en ajoutant davantage de processeurs à l'ordinateur. Cependant, il existe des limites à l’évolutivité des calculs distribués et parallèles. Dans l'informatique distribuée, l'évolutivité est limitée par la bande passante du réseau et la surcharge de communication. En informatique parallèle, l’évolutivité est limitée par le nombre de processeurs pouvant être utilisés efficacement sur un seul ordinateur.
En général, l'informatique distribuée est mieux adaptée aux calculs à grande échelle pouvant être répartis sur un réseau d'ordinateurs, tandis que l'informatique parallèle est mieux adaptée aux tâches gourmandes en calcul qui peuvent être décomposées en sous-tâches indépendantes et exécutées simultanément sur un seul ordinateur.
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