并行计算和云计算的关系

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一、海量数据，分布式计算，并行计算，虚拟化与云计算的关系是怎样的？大数据涉及很多方面。给大家介绍一下
第一点涉及到云存储和分布式存储。第二点包括分布式计算和并行计算。
分布式计算和并行计算：并行计算主要针对科学领域，单用户、单请求，在配备多处理器的服务器下处理。分布式计算有利于多个用户、多个请求，并涉及多个服务器上多个计算单元的分布式处理。
分布式计算本身分为两种，一种是单任务划分，比如MapReduce；第二个是多请求分布式调度，这就涉及到云计算通行证
云计算有云相对于客户端来说，其实云计算本质上是一个客户端-服务器模型，它只是分布式存储，通过虚拟化等技术在服务器端提供IaaS、PaaS和SaaS等高可靠性服务。
简单来说：
云计算是分布式计算的一种特殊形式。其特点是资源（计算、存储）的租赁。
网格也是分布式计算的一种，但它强调资源共享和协作。

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二、多核处理器的应用

技术应用：

并行计算技术是云计算的核心技术，也是最具挑战性的技术之一。多核处理器的出现提高了并行性能水平，使得开发并行程序变得比以往更加困难。

目前业界还没有有效的并行计算解决方案，无论是编程模型、开发语言还是开发工具，距离开发者的期望还存在较大差距。

过去30年来，自动并行化解决方案已被证明本质上是一条死胡同，但传统的手动并行程序开发方法很难让通常熟练的程序员进行编程。

英特尔、微软、SUN、Cray等行业巨头都投入大量人力物力进行相关研究，但真正成熟的产品很难短期内出现。可扩展性是云计算时代并行计算的关键考虑因素之一。应用程序性能必须能够随着用户需求和系统规模的增加而有效地扩展。

目前，大多数并行应用很难在一千个以上的处理器（核心）上实现有效的加速性能。未来的许多并行应用程序必须能够有效地扩展到边缘的数千个处理器。这对于开发者来说是一个很大的挑战。

扩展信息：

多核处理器的技术优势：

从应用需求来看，越来越多的用户在使用过程中参与到多任务应用环境中。日常应用中有两种典型的应用模式。

应用模式是采用线程级并行编程的程序。那么程序运行时，可以将并行线程转移到两个核心进行相应的处理，因此程序运行速度显着提升。

其中一些程序是为多通道工作站或服务器设计的专业程序，例如专业图像处理程序、非线性视频编辑程序、动画制作程序或科学计算机程序等。对于这类程序来说，两个物理核心和两个处理器本质上是等价的，因此这些程序往往可以直接在双核计算机上运行，​​无需任何修改。

还有一些比较流行的日常应用，比如Office、IE等，也采用了线程级并行编程。他们可以在运行时调用多个线程同时操作，所以。在双核处理器上运行速度也会得到很大的提升。

参考来源：多核处器