分布式计算和高性能计算是两种不同的计算模式，它们在目标、架构、性能等方面都有所不同。
1. 目标：
分布式计算的目标是将大规模数据分散到多个计算节点上，通过并行处理的方式提高计算速度。而高性能计算则主要关注提高单个计算任务的计算速度和效率，以解决复杂的科学、工程问题。
2. 架构：
分布式计算通常采用分布式系统架构，将数据和任务分布在多个计算节点上，通过网络通信进行数据交换和任务调度。而高性能计算则主要采用高性能计算集群或超级计算机，通过高性能硬件和软件资源实现高吞吐量和低延迟的计算。
3. 性能：
分布式计算的性能取决于网络带宽、存储容量、计算节点数量等因素。由于任务被分散到多个计算节点上，因此分布式计算具有较好的扩展性和容错性。而高性能计算的性能则主要取决于单个计算任务的计算能力，如CPU、GPU等硬件的性能。高性能计算通常具有较高的计算速度和较低的延迟，适用于解决复杂科学、工程问题。
4. 应用领域：
分布式计算广泛应用于大数据处理、云计算、物联网等领域。在这些领域中，数据规模庞大，需要将数据分散到多个计算节点上进行处理。而高性能计算则主要用于科学研究、工程设计等领域，这些领域需要对大规模数据进行高效的计算和分析。
5. 成本：
分布式计算的成本相对较低，因为它可以利用现有的计算资源进行扩展。而高性能计算的成本较高，因为它需要购买高性能硬件和软件资源，以及进行大规模的计算任务。
总之，分布式计算和高性能计算在目标、架构、性能等方面存在较大差异。分布式计算主要关注大规模数据的处理和分发，适用于大数据处理、云计算等领域；而高性能计算则主要关注单个计算任务的高效执行，适用于科学研究、工程设计等领域。
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