多台电脑算力

『壹』 群控多台电脑，能实现提高运算能力的效果吗（能达到天河超级计算机的效果吗）

可以实现提高运算能力的，但远远达不到天河超级计算机的效果（天河相当于几百万台台式机并联运行）。

『贰』 如何让几台电脑并行计算以提高性能

.首先确定需要的硬件组件和资源。您将需要一个头节点，至少有十几个相同的计算节点，以太网交换机，配电装置和机架。确定的电力需求，散热和空间要求。又决定您要为您的专用网络IP地址，命名为节点，您要安装的软件包，你想要什么样的技术提供的并行计算能力（更多关于这个版本）。虽然硬件不能随意下载，所有软件中列出的是免费的，大部分都是开源的。 （2）/建立计算节点。您将需要组装的计算节点，或获得预构建服务器。更多的计算节点，建立更强大的超级计算机！选择一台服务器机箱，空间，冷却和能源效率最大化。或者，你可以用十几个这样用的，过时的服务器 - 其整体将超过其部分的总和还为您节省了相当大的一次性现金。为整个系统一起玩的很好，所有的处理器，网络适配器和主板应该是相同的。当然，不要忘了内存和存储每个节点和至少一个光盘驱动器的头节点。

『叁』 怎样虚拟化两个家用电脑成为一台计算能力更强的电脑

首先需要对“计算能力更强”做一个约束，因为这里除了考虑CPU/GPU的计算速度，还要考虑多台计算机之间数据传输的速度（带宽），以及磁盘I/O。在很多情况下，数据传输消耗的时间要远高于计算时间。
所有支持并行计算的任务，都应该是可以被拆分成多个并行计算过程，以MapRece为例，绝大多数MapRece算法都需要满足交换律和结合律。因此，需要确保所执行的任务符合并行计算模型（MapRece，MPI等）的要求，包括算法和数据结构层面。或者，可以用满足并行计算模型的算法去近似地获得原有算法的结果。
从实现层面，最简单的办法是使用现有的并行计算框架，如MPI/OpenMPI，在其框架体系内编写算法执行任务。使用hadoop是另一个选择，但hadoop由于本身是主从结构，以及对容灾恢复等方面支持存在一定开销，更适合于大数据存储而非计算密集型任务。
BTW：GPU的SLI和CrossFire技术某种程度上也可以认为是这样一个实现。

『肆』 1top算力等于几台电脑

1000TOPS，指的就是英伟达下一代自动驾驶计算芯隐敏掘灶核片 Atlan 的综合算力。是明年量产的 Orin 254TOPS 算力的 4 倍左右，或者是目前小鹏 P7 使用的 Xavier 30TOPS 算力的 33 倍有余。
和特斯拉 FSD Chip 单芯片 72TOPS 相比，英伟达 Atlan 的算力也是其接近 14 倍拿顷。

『伍』 有没有方法能简单地将多台电脑的算力合并

让两台电脑合并当一台电脑使用的具体步骤如下：

我们需要准备的材料分别是：电脑、连接以太网络。

1、首先我们从“开始”菜单选择“控制面板”。

2、双击“系统”，然后选择“计算机名称”选项卡上输入每台计算机的名称以及工作组的名称。

『陆』 算力计算有哪些方法算力计算适用方法

算力计算是一种计算技术，它可以用来解决复杂的计衫销算问题。算力计算的方法有很多，主要有以下几种：

1、分布式计算：分布式计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

2、网格计算：网格计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

3、云计算：云计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

4、超级计算机：超级计算机是一种高性能计算机，它可以运行大规模的复杂计算任务，可以解决复杂的计算问题。

5、人工智能：人工智能是一种模拟人类智能的计算机科学技术，它可以用来解决复杂的计算问题。

6、量子计算：量子计算是一数塌消种利用量子物理原理来解决复杂计算问题的计算技术。

以上就是算力计算的几种方法，它们都可以用来解决复杂的薯知计算问题。不同的方法有不同的优势和劣势，因此，在选择算力计算方法时，应该根据实际情况选择最合适的方法。

『柒』 100p计算能力相当于多少台计算机

100P计算能力相当于50万台计算机。
在目前537PFLOPS为全球第一的当下，要实现1000P，也就是百亿亿次，就需要顶尖科学家们不断地研究不断地努力。实际上，目前包括中国、美国在内的许多国家的顶尖科学家都在为之努力，但好消息还未出现。也因此，上文媒体所述的1000P并不是基于537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。纵观上文我们已经可以断定媒体所说的1000P并不是超算意义上的1000P了，那么，既然不是，为何会有相同的叫法，二者有有何区别呢？这要从超算TOP500榜单的评判标准来解读，正常来说，入围超算计算机都要进行一项LINPACK测试，用以考察平台的双精度浮点计算能力。换言之，目前TOP500榜单上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成绩，就是基于双精度浮点程序的计算而取得的。但被媒体“夸夸而谈”的“1000P”并非如此，基于上文所说的平台为人工智能应用行业，所以，其运行的测试程序为Resnet-50，这一程序所测算出来的“1000P”实际上是基于半精度浮点环境所获得的。虽然同样具有权威性，但对比双精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，则是人工智能计算机与高性能计算机并非一回事。高性能计算机，大家应该都有听说过，它可以算作是科研应用的基础。人们常常提及的大气物理、流体力学、生物工程、媒体影像等，都可以通过高性能计算机来实现。可以说，高性能计算机是一种基石，它的能力越强，越能为日后各类应用的崛起提供更稳固的地基。所以，我们才会在小说《三体》中看到的“锁死人类的高性能计算机”以“阻碍人类发展”。在一定程度上，高性能计算机确实是人类发展的助推器。相反，人工智能并非如此，虽然人工智能也能深入各行各业，也对算力要求颇高，但它目前仍然无法与高性能计算机同日而语。得益于近几年深度学习、机器学习、神经网络应用的崛起，人工智能确实也越来越被大众所熟知，并且成了很多企业趋之若鹜的技术，但它只能针对特定业务、特定场景产生的应用需求，并不能覆盖整个行业。所以，人工智能与高性能计算根本就不是一回事，无论是从覆盖范围、应用场景，还是从算力表现来看，人工智能都只算高性能计算的一个小分支。即便目前人工智能的发展前景被很多专业人士看好，但百川归海，它的发展依然是基于高性能计算的发展的。1000确实大于537，但维度不同、基准不同，谁又敢百分百保证1+1就一定等于2呢？