El siguiente diagrama ilustra la idea básica detrás del paralelismo; un programa principal dispara tres subtareas, cada una de las cuales se ejecuta en paralelo. El programa principal entonces espera para completar todas las subtareas antes de combinar los resultados de la subtareas antes de que pueda continuar. 29.4 Distribución Al implementar una solución concurrente o paralela, donde los procesos resultantes run suele ser un detalle de implementación. Conceptualmente, estos procesos podrían ejecutarse en el mismo procesador, máquina física o en una máquina remota o distribuida. Como dicha distribución, en la que se resuelven problemas o se ejecutan procesos compartiendo el trabajo a través de múltiples máquinas físicas, a menudo está relacionado con la concurrencia y paralelismo. Sin embargo, no hay ningún requisito para distribuir el trabajo entre máquinas físicas, de hecho, hacerlo suele implicar un trabajo extra. Para distribuir el trabajo a una máquina remota, los datos y, en muchos casos, el código, deben estar transferidos y puestos a disposición de la máquina remota. Esto puede resultar en importantes retrasos en la ejecución del código de forma remota y puede compensar cualquier rendimiento potencial ventajas de usar una computadora separada físicamente. Como resultado, muchos concurrentes / las tecnologías paralelas por defecto ejecutan código en un proceso separado en el mismo máquina. 29.5 computación en red Grid Computing se basa en el uso de una red de computadoras débilmente acopladas, en que cada computadora puede tener un trabajo enviado, que se ejecutará hasta su finalización antes de devolver un resultado. 340 29 Introducción a la concurrencia y el paralelismo