云计算、分布式计算、并行计算有什么区别与联系
云计算、分布式计算和并行计算各有其独特的特点，但在任务划分、计算和组合方面也有一些相似之处。主要区别在于它们的协作和处理重点。
超级计算注重高度并行计算能力，采用天河一号等超级计算机进行处理。
这些超级计算机采用InfiniBand高度并行处理架构来实现总线级协作。
一般来说，超级计算使用GPU而不是CPU，后者具有更强的计算能力。
集群计算和分布式计算注重设备部署结构，对并行处理和响应要求较低，主要在网络环境下实现协作。
因此，集群计算和分布式计算的效果都会受到网络环境的影响。
网格计算是集群计算与分布式计算和超级计算之间的过渡产物。
当集群计算和分布式计算不能满足需求、超级计算难以实现时，网格计算可以通过增加网络带宽来达到接近超级计算的结果。
国家电网节点间带宽达到T级，说明对底层资源的需求相当高。
相比之下，云计算更注重应用资源整合。
基于应用协调的资源整合，进行应用处理并行处理要求较低。
云计算采用松耦合的方式，但强调任务分解、处理、组合的过程，以充分利用现有资源。
一般来说，这些计算方法各有侧重，但在任务处理上有一个共同的逻辑，那就是通过合理的划分、运算、组合，可以实现高效、灵活的任务处理。
分布式集群云计算三者是什么区别呢
云计算：云计算是一个最近出现的新概念，它不仅是一个像计算这样的计算机概念，而且也是一个像运营服务这样的概念。它是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者是这些概念的商业实现。
云计算不仅包括分布式计算，还包括分布式存储和分布式缓存。
分布式存储还包括分布式文件存储和分布式数据存储。
小鸟云计算专注于为个人开发者用户、中小企业和大型企业用户提供一站式核心网云部署服务，使用户将云部署简化为零，轻松快捷地使用云计算。
云计算与并行、分布式、网格、集群计算的区别：云计算是从服务器集群技术发展而来的，云只能认为任务可以分成多个进程并在多个服务器上并行计算，然后得出结果得到的是一些数字大数据的运算性能非常好。
云可以使用廉价的PC服务器，可以管理大量数据和大型集群，关键技术在于能够按需动态配置和管理云中的基础设施。
云计算、并行计算、分布式计算的区别在于，对于计算机用户来说，并行计算是由单个用户完成的，而分布式计算是多用户协作完成的，不涉及用户，而是交给用户，这是由网络另一端的服务器完成。
分布式和云计算有什么区别
云计算是一个基本整合分布在网络上的服务器硬件和软件资源来提供服务的概念，例如提供大规模计算、网络存储、云应用等。云计算使用了很多技术，分布式计算就是它使用的技术之一。
“云是一个更高层次、更抽象、更神秘的概念。
分布式是一个非常具体的概念，没有分布式就谈不上云。
但分布式计算不一定是分布在云中。
”这会分解任务。
云计算使用类似于网络的东西来自动组合系统中的资源。
分布式计算是一种利用互联网上计算机CPU的空闲处理能力来解决大规模计算问题的计算机科学。
能帮忙解释一下云计算和分布式计算的区别和联系吗？
分布式计算也和云计算有关，但又不同：第一种，WEB出现之前的互联网（WWW出现之前的互联网），比如ARPANET，就是典型的分布式计算，不需要服务器作为计算中心。只有分布式计算并不意味着云计算，因为云计算也有集中式存储和计算部分。
第二种，P2P，是指一台计算机直接连接到另一台计算机，而不通过服务器。
其重要特点是互惠、不分主从。
在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但是与主从结构不同，因为它不需要经过服务器，而主从结构则不能经过服务器。
云计算与P2P的不同之处在于，它使用集中式计算和存储作为分布式计算的补充。
第三种，协同计算可以看作是P2P形式的推广，它已经从点对点发展到群组协作，SNS等都可以基于协同计算和并行计算。
协作计算与云计算非常接近，但仍然存在差异。
例如，SOA（面向服务的架构）可以重用服务模块，但这只能发生在应用程序之间，并且这些可重用的资源必须迁移到独立于应用程序的环境中。
克劳德.在服务器中，它被认为是云计算。
云计算的许多现有形式这些定义偏向上述立场的一侧，因此它们看起来很具体。
需要提醒的是，业内人士常常在特定的背景下谈论云计算，例如云计算建设需要加强集中计算和共享。
根据它所指的，这不可能是错误的，因为它可能指的是云计算基础设施或平台的创建，也可能是大型企业的云业务。
但听的人常常会误解，认为这就是云计算所做的一切，而没有意识到分布式计算和应用程序的存在。
这会造成混乱和误解。
这种情况并不可怕，只要解除误会，情况就会明朗。
但还有另一种情况则不同。
一些大型企业搞云计算时，利用传统网格计算、主从机的老概念，把云计算放在集中式计算的轨道上，不涉及分布式计算。
专家认为它是传统和保守的。
这个实际问题存在于当前对集成的理解中。
