图计算中的并行计算和分布式计算有什么区别？
并行计算和分布式计算都是用来处理大规模数据和复杂计算任务的方法，但它们有一些区别。
首先，从计算资源的角度来看，并行计算是指利用单个计算机系统内的多个处理单元（如多核处理器）同时进行计算，以加快计算速度。这种方式适用于单个计算任务可以被分解成多个相互独立的子任务，并且这些子任务可以并行地执行的情况。
分布式计算则是指将一个计算任务分布到多台计算机上进行处理，各个计算机之间通过网络进行通信和协作。这种方式适用于单个计算任务太大无法被单台计算机处理的情况，或者需要高可靠性和容错性的情况。
其次，从数据存储的角度来看，并行计算通常是基于共享内存架构，多个处理单元可以直接访问同一块内存，因此数据共享相对容易。而分布式计算中的计算节点通常是分布在不同的物理机器上，数据需要通过网络进行传输和同步，因此数据共享和一致性需要更多的考虑。
另外，从编程模型和算法设计的角度来看，并行计算更注重并行算法的设计和编程模型的支持，而分布式计算更注重分布式系统的设计和通信协议的实现。
在实际应用中，通常会将并行计算和分布式计算结合起来，利用多核并行计算提高单台计算机的计算能力，同时通过分布式计算将大规模任务分布到多台计算机上进行处理，以实现更大规模和更高性能的计算。
综上所述，并行计算和分布式计算在计算资源、数据存储、编程模型和应用场景等方面有一些区别，但在实际应用中可以结合使用，以实现更高效的大规模数据处理和复杂计算任务的解决方案。