分布式计算是一种利用多台计算机协同工作来完成任务的计算模型。它在很多领域都有广泛的应用，包括大规模数据处理、云计算、人工智能等。分布式计算具有以下优势和局限性。 优势： 1. 高可靠性：分布式计算使用多台计算机进行任务处理，即使其中某一台计算机出现故障，其他计算机可以接替其工作，提高了系统的可靠性。 2. 高性能：分布式计算可以将任务划分为多个子任务，并行地进行处理，从而提高了计算速度和系统的整体性能。 3. 扩展性：随着任务规模的增加，分布式计算可以通过增加计算节点来扩展系统的处理能力，适应不断增长的需求。 4. 资源共享：分布式计算可以将任务分配到不同的计算机上进行处理，充分利用计算机资源，提高了资源利用效率。 5. 灵活性：分布式计算系统可以根据需求灵活地调整计算资源的分配，满足不同任务的需要。 局限性： 1. 数据一致性：由于分布式计算中的数据分布在多个计算节点上，可能存在数据一致性的问题。需要采取合适的同步机制来确保数据的一致性。 2. 通信开销：分布式计算中，计算节点之间需要进行数据交换和通信，这会产生一定的通信开销。在数据量较大、网络延迟高的情况下，通信开销可能成为性能瓶颈。 3. 调度复杂性：分布式计算需要合理地对任务进行调度和分配，以充分利用计算资源和提高系统整体性能。调度算法的设计和实现是一个复杂的问题。 4. 故障处理：分布式计算中的计算节点可能出现故障，需要合适的故障处理机制来保证系统的可靠性和稳定性。 5. 资源管理：分布式计算涉及到多个计算节点的资源管理和调度问题，需要合理地管理和分配计算资源，以提高系统的性能和效率。 综上所述，分布式计算具有高可靠性、高性能、扩展性、资源共享和灵活性等优势，但也面临着数据一致性、通信开销、调度复杂性、故障处理和资源管理等局限性。在实际应用中，需要根据具体情况综合考虑这些优势和局限性，选择合适的分布式计算方案。