ในเครือข่ายเราแบ่งปันไฟล์ (Disk Driver) หรือฐานข้อมูล แต่เราจะแชร์ CPU หรือ RAM ผ่านเครือข่ายได้อย่างไร
ในเครือข่ายเราแบ่งปันไฟล์ (Disk Driver) หรือฐานข้อมูล แต่เราจะแชร์ CPU หรือ RAM ผ่านเครือข่ายได้อย่างไร
คำตอบ:
เมื่อต้องการทำเช่นนี้โปรแกรมที่เข้าถึงทรัพยากร CPU / RAM จะต้องได้รับการออกแบบเป็นพิเศษเพื่อเข้าถึงทรัพยากรดังกล่าว ระบบที่ตั้งค่าในลักษณะนี้เรียกว่าคลัสเตอร์และวิธีการทั่วไปของทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันคือโปรโตคอลที่เรียกว่า MPI (ข้อความผ่านส่วนต่อประสาน) เป็นการดาวน์โหลดฟรีและใช้งานกับ Linux สามารถสร้างคลัสเตอร์ที่ทรงพลัง (อาจเป็นคอมพิวเตอร์สุดยอด) ในราคาที่ประหยัด แต่ก็ไม่มีประโยชน์อีกต่อไปเว้นแต่คุณจะมีโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จาก MPI โดยเฉพาะ มีแบบฝึกหัดคลัสเตอร์ที่ดีอยู่ที่นั่นถ้าคุณยังสนใจคุณควรลองใช้ดู
แก้ไข:
ฉันอยากจะแนะนำการสอนที่นี่ถ้าคุณต้องการตั้งค่าคลัสเตอร์ ฉันทำคลัสเตอร์โดยทำตามบทช่วยสอนนี้เมื่อประมาณหนึ่งปีที่ผ่านมาและทำงานได้ค่อนข้างดี การสอนนี้ค่อนข้างเก่าดังนั้นไฟล์บางไฟล์อาจไม่ตรงกับที่การสอนบอกไว้ (บางครั้งไฟล์ถูกย้ายไปมาในลินุกซ์ / ลินุกซ์รุ่นใหม่กว่า) แต่ถ้าคุณคุ้นเคยกับลินุกซ์น้อยที่สุดก็ไม่ควรเป็นปัญหา บทช่วยสอนใช้ MPI รุ่นเก่ากว่า แต่ฉันใช้รุ่นล่าสุดและไม่มีปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดาย ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณทำอาจมีโปรแกรมออกมาจริงๆซึ่งสามารถใช้ประโยชน์จาก MPI ได้ ฉันรู้ว่ามีการเข้ารหัสวิดีโอและโปรแกรมการบีบตัวเลขที่ใช้ประโยชน์จาก MPI ที่สามารถดาวน์โหลดได้จากแหล่งข้อมูลสากล
คุณสามารถแชร์ RAM โดยใช้ดิสก์ RAM แต่ดูเหมือนว่าการแชร์ดิสก์ปกติยกเว้นว่าอยู่ใน RAM ของคอมพิวเตอร์เครื่องอื่น ไม่มีวิธีใดที่คอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งจะใช้ RAM ของคอมพิวเตอร์เครื่องอื่นราวกับว่าเป็น RAM ของตัวเอง แต่มีวิธีการใช้ RAM ของคอมพิวเตอร์เครื่องอื่น เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนั้นในย่อหน้าถัดไป
สำหรับการแชร์ CPU นั้นเป็นไปได้ แต่ไม่มีมาตรฐานเดียวสำหรับมัน คุณไม่สามารถแชร์และให้คอมพิวเตอร์เครื่องอื่นใช้ทรัพยากรที่จำเป็น แต่คุณต้องมีแอพพลิเคชั่นที่ออกแบบมาเป็นพิเศษซึ่งสามารถทำงานกับคอมพิวเตอร์หลายเครื่องได้ในคราวเดียว สิ่งนี้มักเรียกว่าการคำนวณแบบกระจายและถูกใช้โดยบางโครงการวิจัยเช่น SETI @ Home, Einstein @ Home, Climateprediction.net และอื่น ๆ อีกมากมาย
โดยทั่วไปโปรแกรมทำงานในลักษณะที่มีเซิร์ฟเวอร์กลางหนึ่งตัวที่กระจายงานที่ต้องทำ คอมพิวเตอร์บนเครือข่ายจะดาวน์โหลดหน่วยงานจากคอมพิวเตอร์ส่วนกลางและประมวลผล หลังจากนั้นคอมพิวเตอร์ส่วนกลางจะรับผลลัพธ์จากลูกค้าและรวมเข้าเป็นผลลัพธ์เดียว วิธีนี้คอมพิวเตอร์ "แชร์" CPU และ RAM ทรัพยากรผ่านเครือข่าย ข้อเสียของการทำเช่นนี้คือต้องมีการสร้างโปรแกรมในลักษณะที่ทำงานผ่านเครือข่ายและตอนนี้การคำนวณแบบกระจายไม่เป็นที่นิยมในหมู่การใช้งานทั่วไปสำหรับคอมพิวเตอร์ดังนั้นจึงมีโปรแกรมเฉพาะจำนวนน้อยที่สนับสนุน ในทางกลับกันมันถูกใช้เพื่อจุดประสงค์ทางวิทยาศาสตร์เนื่องจากมีราคาถูกกว่าเพื่อให้ได้คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลจำนวนมากหรือ playstations 3 มากกว่าเพื่อเข้าถึงคอมพิวเตอร์เมนเฟรม
คุณมีปัญหาเกี่ยวกับ XYคุณไม่ควรถามว่า "ฉันจะแชร์คอมพิวเตอร์ซีพียูและ ram accros ได้อย่างไร" แต่ "ฉันจะใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องเพื่อทำให้การแสดงผลของฉันใช้ ZZZZZ เร็วขึ้นได้อย่างไร"
มันขึ้นอยู่กับซอฟต์แวร์ที่คุณใช้และสิ่งที่คุณกำลังแสดงผล (คุณแปลงรหัสวิดีโอหรือคุณกำลังสร้างโมเดล / วิดีโอ 3D หรือไม่)
เพื่อเลือกตัวอย่างซอฟต์แวร์ 3D ฟรีBlenderสนับสนุนการเรนเดอร์แบบกระจายซึ่งคุณสามารถมีคอมพิวเตอร์จำนวนมากที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างผลลัพธ์เดียว หากคุณกำลังทำวิดีโอเรนเดอร์ googling อย่างรวดเร็วพบว่าโครงการโอเพ่นซอร์สMediaEncodingClusterที่ช่วยให้คุณสามารถเรนเดอร์วิดีโอและไฟล์เสียงโดยใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่อง
ระบบปฏิบัติการเดียวที่ฉันรู้ซึ่งอนุญาตให้แชร์ CPU / RAM คือ plan9 คุณสามารถส่งออก / ติดตั้งได้เกือบทุกอย่าง ไม่ได้หมายความว่าการแสดงนั้นดีแน่นอน
มันจะเป็นคุณสมบัติที่ดีในการแบ่งปัน cpu / ram สำหรับงานผ่านเครือข่าย ขณะนี้เรายังคงมีแนวคิดเก่า ๆ อยู่เล็กน้อยในการเก็บโปรแกรมไว้ในที่ที่สิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้น แต่เราสามารถอนุญาตให้ซีพียูหลายเครื่องบนเครื่องเดียวกันสามารถเข้าถึงโค้ดได้ เรามีวิธีหนึ่ง (อย่างน้อย) ที่ทำอะไรแบบนี้ java บนเว็บเพจทำงานโดยใช้ทั้งเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ แต่มันยังคงถูกล็อกในวิธีที่เซิร์ฟเวอร์ - ไคลเอนต์จะทำสิ่งต่าง ๆ (ที่เซิร์ฟเวอร์เก็บข้อมูลส่วนใหญ่) สิ่งที่เราต้องสามารถมอบหมายงานให้กับเครื่องได้ในลักษณะเดียวกับที่เราทำเมื่อเรามี cpus หลายตัว (ยกเว้นเครื่องที่ทำงานต้องมีโปรแกรม snip และ data snip ที่กำหนดไว้ทำให้ภาระงานหนักบนเครือข่าย หากงานของตัวเองไม่ใช่เรื่องง่ายและอาจทำให้เกิดปัญหาคอขวดใหม่ฉันชอบความคิดที่ว่า