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结合两台电脑算力

发布时间: 2021-10-26 10:11:19

Ⅰ 怎样把两台电脑性能结合

不可能实现,首先配置都一般,组起来还是一般,性能不可能叠加,再一点就是两台的硬件型号能不能共用,英特尔的板子和u,和amd的板子和u是不同的,就算同品牌的u针脚数也不一定相同,唯一能升级的就是可以把硬盘装一台电脑上提高硬盘大小,别的得看看配置,型号才能下结论

Ⅱ 如何让两台电脑的CPU联合计算,一台作为辅助,另一台用来操作

简单的集群系统(cluster),主要为了提供系统的稳定性和数据处理能力~~其中 一个是主控机器,其他的都是被操纵的slaver. 一般是一个主控,多个slaver的,当然你可以对应你的一样一个;

可以查查看怎么实现,确实跟楼下同学说的,一般都是服务器才这样做~

望满意~

Ⅲ 如何让两台电脑同时计算一个程序

软件方案:这需要依赖软件,可以实现这样的软件分布在多个计算机上,各个软件相互通信,由其中一个主机软件根据任务的大小向其他软件布置任务,共同计算,并同步计算结果。

Ⅳ 有两台老电脑如何合并成一台性能好点的电脑

电脑2的配置比电脑1要好点,然后把电脑1的内存加到电脑2上去,这样就有4g内存了,玩地下城没啥问题,显卡和CPU都够用,如果你会装系统的话,就装个win7 64位的吧,可以已完全支持4g的内存,如果是32位的min7也只能识别到3g多一点。希望能帮上你的忙谢谢,还有什么不懂的可以再给我回复!

Ⅳ 家里有两台电脑,怎样才能把它们合并成一台性能好的电脑

低端 1万台也没办法合并成一台高性能,第一台的刻录机和内存可以放到第2台,其他的没什么用。

Ⅵ 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。

Ⅶ 如何让两台电脑合并为一台电脑使用

最简单的办法里就是弄桌面云系统。两台电脑当两台服务器,弄服务器集群。
不过软件成本有点高。还有如果两台电脑性能本身就很低的话 就不要折腾了

Ⅷ 如何让两台电脑合并能当一台电脑使用

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”。

Ⅸ 怎么能把两台电脑的CPU连到一起运算

是否想用两台电脑联机,协同作战,处理同一任务;还是想用两个CPU处理同一任务。
1、后一种情况容易实现,即一块主板上,使用多核CPU即可解决问题。如,只要主板支持,换个CPU 6x Core i7-4930K,就相当于6个CPU协同作战,“一起运算”了;
2、两台电脑联机处理同一任务(意为多人操作)。大型数据库就直接支持这种联网运算技术。如,一些公司、政府、事业单位的大型管理统计软件,支持不同地域的众多人,同时联网编录某行业报表统计数据。不过,这需要另外增加一台数据库服务器,做任务分解宿主机,全国各地的电脑都可参与计算。

Ⅹ 怎样把两台电脑主机并联起来当一台电脑用呀

多处理器的超级计算机使用的并联技术一般都是国家级的机密,最起码也得考个博士做需要集群计算能力的项目才有机会接触。
个人电脑上并不存在有普遍实用价值的多处理器互联技术,顶多可以使用双插槽主板带两个CPU运行。当然那个严格说也不是个人电脑而是小型服务器,而且成本也远远超过两台普通的个人电脑了。

图片:使用双CPU插槽的主板,注意必须搭配服务器CPU Xeon系列才能使用。
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。

3、在“控制面板”中双击“网络连接”,然后将交叉网线连接到计算机。

4、右键单击网络连接图标,然后选择“属性”,启用文件共享功能。

5、点击Connect“确认”选项,两台电脑合并能当一台电脑完成。

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