我正在开发一个简单但处理器密集型的计算机程序，用于科学研究。如果处理速度更快，那将非常有帮助。目前，我在 2 GHz Intel Core Duo 上运行 Mac OS X 10.5.7，我的程序运行速度非常慢。有一段时间，我在一台装有 Ubuntu 的相当老的笔记本电脑上运行它，运行速度快了约 20 倍。
我的想法是，我可以通过 LAN 连接一堆运行 Linux 的廉价二手 PC，并使用线程编程在计算机上分配处理负载。我的程序是令人尴尬的平行也就是说，核心数的线性增加应该会导致计算速度接近线性增加。此外，程序大小、内存要求和硬盘要求几乎为零，并且主程序（计算机之间）传递的信息量基本为零。
所以我想知道的是，实现这一目标可能会遇到什么样的障碍？它应该很简单还是没有？它会起作用吗？此外，在购买二手电脑时，我应该考虑哪些因素？就我的目的而言，双核 2GHz ~= 单核 4GHz 吗？我认为，根据经验法则，我应该选择我能找到的最便宜的多核处理器机器（最佳处理成本比）。
答案1
警告：这里的大部分知识都是理论性的，需要根据具体需求提供事实依据
您可能可以/应该设置一个集群。如果您要使用新系统，最便宜的多核系统听起来是个不错的选择（如果您使用旧系统避免PENTIUM IV，除非您想以比处理效率更高的效率加热房间。我认为双核 2 ghz 系统比单个 4 ghz 处理器略好，除非您有一个需要大量电力的单线程（而您不需要）。我要指出的是，一般来说，主流处理器的较新版本通常比它们所取代的版本更好，特别是最近因为电力使用已成为一个问题。如果我想深入了解它，我会研究各代处理器和它们的基准，以更清楚地了解效率和功率。
您可能需要考虑使用最小操作系统启动工作系统，通过网络使用 PXE 关闭标准映像，以节省每个单独系统的存储空间 - 由于您的 RAM 要求很小，您可以将整个操作系统放在 RAM 中，因为您只将它用于一件事
你可能需要有能够在集群上运行的软件（即，在设计时考虑到这一点 - 也许移动基础设施，设置集群软件等等。话虽如此，我见过大学里有大量的商用 PC 阵列连接在一起形成集群，所以这是可行的
另一方面，考虑到大规模并行化是你的主要目标，并且你正在处理大规模并行工作负载，你可能需要考虑 x86 集群的替代方案 - ubuntu 有一个48核心集群他们用 arm 开发板构建而成（我认为，一组 Raspberry Pi 系统会很有趣，而且非常高效，如果你不介意大量奇怪的小型廉价系统的话）。
答案2
Journeyman Geek 对如何设置自己的集群提出了非常好的观点，但我还想补充一点，根据你的工作量，使用类似弹性 Map-Reduce。 如果你的工作量可以转化为Map-Reduce您应该研究一下这个问题。考虑到购买计算机、电力、冷却和维护成本后，在亚马逊上运行它可能会更便宜（亚马逊最低标准层级每小时 0.10 美元，如果使用当前现货实例价格，每小时 0.045 美元））
如果您愿意付出更多努力，您可以使用自己的并行处理引擎，并以更便宜的价格使用微型实例（完整实例每小时 0.02 美元，当前现货价格每小时 0.007 美元）。亚马逊自己的 Map-Reduce 包无法在其上运行。如果您的进程受 CPU 限制，而不是受内存限制，那么这可能非常有用，因为微型实例比小型标准映像更快，但没有存储空间且 RAM 更少。
答案3
您可能需要考虑的另一个选择是运行程序博因。这具有现有系统的优势，该系统已经具有分配和收集“作业”的困难部分。这还允许您让更多人运行您的程序。如果您宣传得足够多，您可以让朋友甚至互联网上的随机人员运行您的程序。这使您能够拥有一个（可能）庞大的计算机集群来运行程序，而无需大量小型计算机的启动成本和持续的电力成本。
请注意，我从未在 BOINC 上编程过，因此你必须弄清楚这样做的难度。不过，对于一个入门平台，我认为不必重新发明 BOINC 所节省的时间将平衡使用它的复杂性