分布式計算和并行計算是兩種不同的計算范式，它們有一些相似之處，但也存在明顯的區別。那么分布式計算和并行計算有何區別？

一、目標和用途：

1、并行計算：并行計算旨在將一個任務分解為多個子任務，并同時執行這些子任務以加快整體計算速度。它通常用于加速單個計算任務，例如在單個大數據集上執行多個操作。并行計算通常在單個計算機或多個計算機上的多個處理單元之間實現，如多核處理器、GPU等。

2、分布式計算：分布式計算涉及多個計算節點之間的協作，這些節點可以是分散在不同地理位置的計算機。目標是將一個大型任務分解成多個子任務，并在多個計算節點上并行執行這些子任務，以提高性能、可用性和容錯性。分布式計算通常用于處理大規模數據、高負載應用、云計算等。

二、通信和數據共享：

1、并行計算：在并行計算中，多個處理單元通常能夠直接共享內存或通過高速總線進行通信，因此數據傳輸和通信開銷較低。

2、分布式計算：分布式計算中，計算節點通常通過網絡進行通信，因此通信開銷更高，需要考慮數據傳輸和節點之間的協調。

三、系統規模：

1、并行計算：通常適用于單個計算機系統內的多個處理單元，例如多核處理器或GPU，規模相對較小。

2、分布式計算：適用于多臺計算機，它可以是小規模的局域網集群，也可以是大規模的全球分布式系統。

四、容錯性：

1、并行計算：在并行計算中，通常不涉及計算節點之間的故障容忍，因為節點之間的通信相對可靠。

2、分布式計算：分布式計算通常需要考慮容錯性，因為網絡通信可能會中斷，計算節點可能會失敗，需要實施相應的容錯機制。

總之，盡管并行計算和分布式計算都涉及多個計算節點并行執行任務，但它們的應用場景、通信模型和關注點存在差異。并行計算通常用于加速單個任務，而分布式計算用于解決大規模任務，跨多個計算節點進行協作，以提高性能和容錯性。