云计算、分布式计算、并行计算有什么区别与联系？

说下我的理解，我理解的也比较浅显。 云计算，就是很多台主机同时提供服务，由于同一个服务有很多台服务器提供，就像每个服务背后有个云在支撑。分布式计算，由于一台计算机的计算能力有限，所以把传统上的计算任务通过负载均衡服务器将任务划分成若干个子任务，然后分别交给不同的计算机去进行计算，最后再把结果统一起来。并行计算，按字面意思理解就行了。 追问： 你说的这些我能理解。我主要想问，作为 硕士 研究方向，其之间的关系具体怎么样。 回答： 我自己感觉，都是围绕着 云计算 来发展的。云计算其实就是 分布式计算 。通过分散的服务器同时对 很多 公司个人提供服务。这样就会使资源得到充分的利用。我相信 你也知道为什么。 并行计算 我觉得重在强调一个协调能力。一般性 的计算，不仅仅是划分任务的问题，因为时间效率的问题，所以要保证各个任务能几乎在同一时间完成，防止出现这台服务器计算完了，还要等另一台计算完，分布式计算再加上并行计算，这才是真正的云计算。不过现在说这些计算的时候，其实已经是三者等同了。只是个人肤浅 的理解。 如果真想在这方向发展，建议多上CSDN看看。现在云计算非常盛行，各个大公司都在做。

浪潮是一家中国的服务器制造商，提供各种类型的服务器产品。以下是浪潮服务器的一些主要分类：
1 塔式服务器（Tower Server）：塔式服务器适用于中小企业和分支机构等小型办公环境，具有较低的噪音和较小的空间占用。浪潮的塔式服务器产品线包括 T系列。
2 机架式服务器（Rack Server）：机架式服务器适用于数据中心和大型企业，设计为与标准机架兼容，便于集成和管理。浪潮的机架式服务器产品线包括 R系列。
3 刀片式服务器（Blade Server）：刀片式服务器是一种高密度、可扩展的服务器解决方案，适合大型数据中心和云计算环境。浪潮的刀片式服务器产品线包括 H系列。
4 高性能计算服务器（High-Performance Computing Server）：高性能计算服务器专为高性能计算（HPC）任务和人工智能（AI）应用设计，提供最高可用性和性能。浪潮的高性能计算服务器产品线包括 X系列。
5 分布式存储服务器（Distributed Storage Server）：用于大数据存储和处理的服务器，通过分布式存储架构提供高可用性、可扩展性和容错性。如浪潮翼龙存储服务器等。
6 GPU服务器（GPU Server）：适用于图形处理、深度学习和其他需要高性能并行计算能力的场景。浪潮的GPU服务器产品线包括 G系列。
此外，浪潮还提供定制服务器解决方案，以满足特定行业或应用场景的需求。以上是浪潮服务器的几种主要类型，实际选择时需要根据应用场景、性能需求和预算等因素进行综合考虑。

高性能计算(High Perfermance Computing)机群，简称HPC机群。这类机群主要解决大规模科学问题的计算和海量数据的处理，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CFD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等等。
信息服务机群的应用范围很广，包括如数据中心、电子政务、电子图书馆、大中型网站、网络游戏、金融电信服务、城域网/校园网、大型邮件系统、VOD、管理信息系统等等。就其实现方式上分，还可以分为负载均衡机群、高可用机群等。

呵呵，并行运算这个很复杂！需要用专门的 *** 作系统和软件进行的。
大型计算机最廉价的方案就是用工作站组合运算。
服务器比较专业，不过性能就要看多少价位的服务器了，很多廉价服务器绝对没有工作站快！（服务器就是稳定些而已）

从原理上来说，你现有的环境为多计算机(multi-computer)，而你想要的是共享内存式的共享模式，这是很难做到的。共享内存模式一般对应于多处理器(multi-processor)的结构，其与多计算机是MIMD的两个实例。多计算机一般使用消息传递共享模式，经典的是MPI。你的需求其实很早就有人提出来了，类似于DSM模型，即distributed shared memory，不过那个绝不是靠普通PC机搭出来的，也绝不是走网线的，一定是大厂商定制开发的，所以这个你就别想了。另一种解决方案是靠高层抽象，将消息传递抽象成共享存储，但效率比较低，不过貌似大规模分布式系统已采用这种方案，对小型系统没啥优势的。
综上所述，用于并行计算的多计算机使用共享内存模式很难办到。

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