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私が構築した新しい科学アプリケーションには、多くの計算能力が必要です。

私は予算があり、アプリは多くのCPUを必要としますが、メモリはほとんど必要ないため（400MB）、友人は私が多くの「古い」マシン（Pentium 4、3Ghz、1GBメモリ）を購入し、それらを使用して私のインスタンスを実行することを勧めましたアプリケーション（すべてのアプリインスタンスは互いに独立しており、多くの計算とI \ Oを実行します）。

そのような機械を安く（1台100ドル）提供しているように見える店がいくつかあります。

私の質問は、これらのマシンにubuntu linuxをインストールし、それをすべてネットワークにセットアップして、python / cythonのようなものをインストールするのはどれほど難しいでしょうか？

中央ノードに「ジョブを送信」するだけで、さまざまなノード/ユニットで計算が実行されるように、condorをインストールするのはどれほど難しいでしょうか。

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コンドルはまさにこの仕事に適したツールであり、このような単純な構成でコンドルをセットアップするのは比較的簡単です。OS とマシンのクラスター自体のセットアップについては、rocksclusters.org などを参照してください。

今、私は確かにこれらのマシンを最初にベンチマークします。古いマシンの速度が遅く、アプリケーションのパフォーマンスがクロック速度に直接関係していないことに驚くかもしれません。確かに、最速、最新、最大コア数のマシンが最も費用対効果が高くなるわけではありません。

于 2010-09-17T00:56:15.180 に答える
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そのようなマシンの1つをセットアップして、ディスクのイメージを取得できると思います。その後、クラスターの残りの部分でそのディスク イメージを使用できます。

ただし、マシンの構成が異なる場合、これがどれだけうまく機能するのだろうか。

于 2010-09-16T19:07:57.583 に答える