У меня есть запасной компьютер с установленной версией сервера Ubuntu (10.04.1), и было интересно, есть ли способ использовать мой сервер для обработки данных на моем рабочем столе Ubuntu (тот же выпуск). Я хотел бы поделиться любыми функциями процессора с моим сервером, чтобы облегчить загрузку на моем рабочем столе. Кто-нибудь знает хороший / простой способ сделать это? Они подключены к одной сети через маршрутизатор. Я буду перечислять то, что, по моему мнению, может быть относительным компонентом для каждого ниже.
Рабочий стол - Intel Core 2 Quad @ 2.83Ghz
Ethernet-контроллер: Atheros Communications Atheros AR8121 / AR8113 / AR8114
Сервер - Pentium 4 @ 2.8 ГГц с гиперпотоком
Ethernet-контроллер: Intel Corporation 82540EM Gigabit Ethernet Controller (rev 02)
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы привести к чистому повышению эффективности, сумма входных данных обработки, которые могут быть предсказаны, должна быть большой по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач, таких как сгибание белков и 3D-рендеринг.
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы привести к чистому повышению эффективности, сумма входных данных обработки, которые могут быть предсказаны, должна быть большой по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач, таких как сгибание белков и 3D-рендеринг.
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы привести к чистому повышению эффективности, сумма входных данных обработки, которые могут быть предсказаны, должна быть большой по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач, таких как сгибание белков и 3D-рендеринг.
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы привести к чистому повышению эффективности, сумма входных данных обработки, которые могут быть предсказаны, должна быть большой по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач, таких как сгибание белков и 3D-рендеринг.
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы повысить эффективность , объем входных данных обработки, который может быть предсказан, должен быть большим по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач , таких как сгибание белков и 3D-рендеринга .
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы повысить эффективность , объем входных данных обработки, который может быть предсказан, должен быть большим по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач , таких как сгибание белков и 3D-рендеринга .
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы повысить эффективность , объем входных данных обработки, который может быть предсказан, должен быть большим по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач , таких как сгибание белков и 3D-рендеринга .
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы повысить эффективность , объем входных данных обработки, который может быть предсказан, должен быть большим по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач , таких как сгибание белков и 3D-рендеринга .
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы повысить эффективность , объем входных данных обработки, который может быть предсказан, должен быть большим по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач , таких как сгибание белков и 3D-рендеринга .
Если вы ищете способ сделать это для общего использования компьютера, т. е. если у вас нет определенной конкретной вычислительно-интенсивной математической проблемы, ответ заключается в том, что это невозможно. Отдельные программы должны быть специально разработаны для выполнения распределенных вычислений.
Концептуальное объяснение состоит в том, что для того, чтобы другой компьютер мог помочь с задачей обработки, необходимые инструкции и ресурсы ввода должны быть полностью предсказаны и переданы в компьютер загодя. Даже если сложная задача прогнозирования задач обработки может быть решена, накладные расходы, связанные с отправкой инструкций и ресурсов в другую систему, являются слишком дорогостоящими для обработки, обычно выполняемой на настольном компьютере.
Для распределенных вычислений чтобы повысить эффективность , объем входных данных обработки, который может быть предсказан, должен быть большим по сравнению с накладными расходами в общении. На практике это ограничивает возможные приложения для вычислительно-интенсивных математических задач , таких как сгибание белков и 3D-рендеринга .
В любом случае, кто-то еще придет посмотреть здесь, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект под названием LinuxPMI, который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, используйте это.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Создан проект с именем clusterix, который использовал LinuxPMI , поскольку он является основой для кластерных / грид-вычислений.
Как заявил кто-то другой, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce, реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще придет посмотреть здесь, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект под названием LinuxPMI, который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, используйте это.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Создан проект с именем clusterix, который использовал LinuxPMI , поскольку он является основой для кластерных / грид-вычислений.
Как заявил кто-то другой, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce, реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще придет посмотреть здесь, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект под названием LinuxPMI, который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, используйте это.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Создан проект с именем clusterix, который использовал LinuxPMI , поскольку он является основой для кластерных / грид-вычислений.
Как заявил кто-то другой, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce, реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще придет посмотреть здесь, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект под названием LinuxPMI, который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, используйте это.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Создан проект с именем clusterix, который использовал LinuxPMI , поскольку он является основой для кластерных / грид-вычислений.
Как заявил кто-то другой, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce, реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще смотрит на меня, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект, известный как LinuxPMI , который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, сконфигурированной для ее использования.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Проект, называемый clusterix, был созданный, который использовал проект openMosix , поскольку он является основой для кластерных / grid-вычислений.
Как заявил другой человек, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce , реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще смотрит на меня, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект, известный как LinuxPMI , который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, сконфигурированной для ее использования.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Проект, называемый clusterix, был созданный, который использовал проект openMosix , поскольку он является основой для кластерных / grid-вычислений.
Как заявил другой человек, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce , реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще смотрит на меня, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект, известный как LinuxPMI , который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, сконфигурированной для ее использования.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Проект, называемый clusterix, был созданный, который использовал проект openMosix , поскольку он является основой для кластерных / grid-вычислений.
Как заявил другой человек, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce , реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
Как заявил другой человек, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce , реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще смотрит на меня, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект, известный как LinuxPMI , который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, сконфигурированной для ее использования.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Проект, называемый clusterix, был созданный, который использовал проект openMosix , поскольку он является основой для кластерных / grid-вычислений.
Как заявил другой человек, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce , реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще смотрит на меня, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект, известный как LinuxPMI , который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, сконфигурированной для ее использования.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Проект, называемый clusterix, был созданный, который использовал проект openMosix , поскольку он является основой для кластерных / grid-вычислений.
Как заявил другой человек, в настоящее время он недоступен для общих вычислений. Он доступен в специализированных приложениях в Linux, таких как DVDRip. Если вы заинтересованы в выполнении небольшой работы и имеете конкретные обобщенные задачи, которые вы хотите обработать, посмотрите на Bash Reduce , реализацию Map Reduce, выполненную полностью в bash.
В любом случае, кто-то еще смотрит на меня, я думал, что поделюсь тем, что нашел.
Там есть проект, известный как LinuxPMI , который предназначен для совместного использования процессов между сетью компьютеров, сконфигурированной для ее использования.
Для исследовательских целей, поскольку проекты могут сливаться и прекращаться, эта история может помочь найти его в будущем:
Проект, называемый clusterix, был созданный, который использовал проект openMosix , поскольку он является основой для кластерных / grid-вычислений.