1樓：西西
一些「吃配置」的領域很早就可以利用多台計算機的硬體資源了，比如主流的三維渲染引擎都支援網路渲染，將多台pc當成「渲染農場」來用。
2樓：楊林
現在電腦整體效能都很強勁，經常會岀現利用率不高的情況，而浪費資源。通過虛擬化，可將一台電腦拆分成幾台，提高效率。將多台電腦合成單一計算機，需要特殊軟體針對特定情況做處理，比如說編譯作業系統原始碼時，開發商都有專門做自動化的集群系統做編譯，耗時幾天與無人執守。
就目前你想完成這樣的工作，不是很簡單，可以通過 VMware 的VMware Infrastructure的群集方式達成。
如何將手中 20 多台舊電腦，組建一台超級計算機？
什麼技術能實現多台伺服器虛擬成一台伺服器？如何配置？
3樓：
首先需要對「計算能力更強」做乙個約束，因為這裡除了考慮CPU/GPU的計算速度，還要考慮多台計算機之間資料傳輸的速度（頻寬），以及磁碟I/O。在很多情況下，資料傳輸消耗的時間要遠高於計算時間。
所有支援平行計算的任務，都應該是可以被拆分成多個平行計算過程，以MapReduce為例，絕大多數MapReduce演算法都需要滿足交換律和結合律。因此，需要確保所執行的任務符合平行計算模型（MapReduce，MPI等）的要求，包括演算法和資料結構層面。或者，可以用滿足平行計算模型的演算法去近似地獲得原有演算法的結果。
從實現層面，最簡單的辦法是使用現有的平行計算框架，如MPI/OpenMPI，在其框架體系內編寫演算法執行任務。使用hadoop是另乙個選擇，但hadoop由於本身是主從結構，以及對容災恢復等方面支援存在一定開銷，更適合於大資料儲存而非計算密集型任務。
BTW：GPU的SLI和CrossFire技術某種程度上也可以認為是這樣乙個實現。
4樓：馮東
首先，把你要日常解決的問題建模成為大規模線性方程組等適合並行化處理的模型。
其次，編寫 peer-to-peer 的通過 TCP/IP 通訊的並行程式，處理上述模型。
再次，把兩台電腦用網線直連，設定好 IP。
最後，執行第二步的程式，搞定。
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