并行计算（Parallel Computing）:

并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。

可参考中科大陈国良院士等的“并行计算的一体化研究现状与发展趋势”“大规模MPI并行计算的可扩展三模冗余容错机制”“基于带权图的层次化社区并行计算方法” “一种新型的层次化动态社区并行计算方法”,也有不少在遥感测绘杂志: “并行计算在航空摄影测量中的应用与实现” “OpenMP并行计算在卫星重力数据处理中的应用”

分布式计算(Distributed Computing):

分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

可参考中科大陈国良院士等的“分布式计算环境下的动态可信度评估模型”“一种新的基于离散对数多重签名方案及其分布式计算”“面向大规模分布式计算发布订阅系统核心技术”

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，您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；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。

网格和网格计算(Grid Computing):

网格(一个集成的计算与资源环境称为网格)和网格计算(Grid Computing基于网格的问题求解叫网格计算),

具体地说:网格计算旨在使互联网上所有资源（计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等）实现全面共享与协同工作，使整个因特网整合成一台巨大的超级计算机，为用户提供“即连即用”式的服务

网格计算具有高性能、一体化、知识生产、资源共享等技术优点，其结点异构自治、资源动态演化、任务分布协同

发表在遥感测绘杂志的不少:“树型网格计算环境下的独立任务调度”“数字地球网格计算雏议”“网格地图与网格计算” “网格计算与Grid GIS体系结构与关键技术探讨”“网格计算环境中主动服务模型”

效用计算(Utility Computing):

效用计算是一种提供服务的模型，在这个模型里服务提供商提供客户需要的计算资源和基础设施管理，并根据应用所占用的资源情况进行计费，而不是仅仅按照速率进行收费。

可参考等的“HPP:一种支持高性能和效用计算的体系结构”

云计算（Cloud Computing）:

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

可参考等的“云计算:系统实例与研究现状”“云计算安全研究”“云计算:体系架构与关键技术” “云计算环境下的分布存储关键技术”“云计算安全:架构、机制与模型评价” “虚拟化云计算平台的能耗管理”

云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、 网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

这里有一篇曹健的效用计算、分布计算、网格计算、云计算的区别与联系.但此曹健是北大/清华/上交大还是哪个单位的.

普适计算又称普存计算、普及计算(Pervasive Computing或者Ubiquitous Computing):

普适计算是信息空间与物理空间的融合 ,在这个融合的空间中人们可以随时随地、透明地获得数字化的服务

可参考清华大学徐光祐教授和史元春教授在计算机学报的3篇论文:“普适计算”“普适计算模式下的人机交互”“面向普适计算的扩展的证据理论方法” 或北大董士海教授的“普适计算的人机交互框架研究”中南大学校长张尧学院士的“透明计算:概念、结构和示例”等

高性能计算(High Performance Computing):

高性能计算指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。

服务计算(Services Computing)

服务计算是跨越计算机与信息技术、商业管理、商业咨询服务等领域的一个新的学科，是应用面向服务架构(SOA)技术在消除商业服务与信息支撑技术之间的横沟方面的直接产物。它在形成自己独特的科学与技术体系的基础上有机整合了一系列最新技术成果：SOA(Service Oriented Architecture，面向服务的体系架构)及Web服务、网格/效用计算(Grid & Utility Computing)以及业务流程整合及管理(Business Process Integration & Management)，第一部分解决的是技术平台和架构的问题；第二部分解决是服务交付的问题；第三部分则是业务本身的整合和管理。

容错计算(Fault-Tolerant Computing)

容错计算，就是在系统存在故障的情况下，仍能正确地执行给定的算法。为了实现这一点，必须使系统具有故障检测与诊断、功能切换与系统重组(reconfiguration)、系统恢复与重新运行、系统的重构(reintegration)与可扩展等功能，而且这些功能不能影响系统的正常运行或至少不能使系统的性能下降到不能容忍的程度。

协同计算（CollaborationComputing）

传统的管理方式和工作方式正在经受一场变革，社会逐步由个人工作时代迈入协同工作时代。先进的技术，如计算机网络技术、通讯技术、多媒体技术和群件技术共同构成了协同计算环境，可以使不同地域、不同时间、不同文化背景的人们能够协调一致地为某项任务而共同工作，这就是协同计算。我们也把支持上述协同工作的技术称为协同计算。