转自：http://blog.csdn.net/cuidiwhere/article/details/7884545

并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。例如基于CUDA编程。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器），使用多处理器求解单个问题。

总结：并行的主体 -- 处理器；进程/线程级并行。

分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。

总结：并行的主体 -- 计算机；各个计算机并行

• 高可用性集群：一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该过程并不影响整个集群的运行。
• 负载均衡集群：负载均衡集群运行时，一般通过一个或者多个前端负载均衡器，将工作负载分发到后端的一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。这样的计算机集群有时也被称为服务器群（Server Farm）。 一般高可用性集群和负载均衡集群会使用类似的技术，或同时具有高可用性与负载均衡的特点。Linux虚拟服务器（LVS）项目在Linux操作系统上提供了最常用的负载均衡软件。
• 高性能计算集群： 高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力，因而主要应用在科学计算领域。比较流行的HPC采用Linux操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。这一集群配置通常被称为Beowulf集群。这类集群通常运行特定的程序以发挥HPC cluster的并行能力。这类程序一般应用特定的运行库, 比如专为科学计算设计的MPI库。HPC集群特别适合于在计算中各计算节点之间发生大量数据通讯的计算作业，比如一个节点的中间结果或影响到其它节点计算结果的情况。