Sie können zwei Computer nicht direkt anschließen, um die Verarbeitungsleistung so zu teilen, wie Sie es vielleicht denken, z. B. das Zusammenführen ihrer CPUs in eine supermächtige Einheit. Es gibt jedoch Möglichkeiten, ein ähnliches Ergebnis zu erzielen, indem Aufgaben über mehrere Maschinen hinweg verteilt werden. Hier ist eine Aufschlüsselung:
1. Verteilter Computer:
* Konzept: Dies beinhaltet die Aufteilung einer großen Aufgabe in kleinere Teile, die auf verschiedenen Computern unabhängig ausgeführt werden können.
* Wie es funktioniert: Sie verwenden Software, die speziell für verteiltes Computing entwickelt wurde (wie BOINC, SETI@HOME, FALTING@HOME). Diese Plattformen verwalten die Aufgabenverteilung, die Datenübertragung und die Ergebnisaggregation.
* Vorteile: Ideal für sehr große, rechenintensive Aufgaben wie wissenschaftliche Simulationen, Datenanalysen oder Bruchverschlüsselungscodes.
* Beispiel: Sie können sich freiwillig für die Ersatzverarbeitungskraft Ihres Computers melden, um Wissenschaftlern zu helfen, astronomische Daten zu analysieren.
2. Vernetzter Rendering:
* Konzept: Dies gilt hauptsächlich für das Rendering von 3D -Grafiken. Es umfasst die Verwendung mehrerer Computer, um verschiedene Teile eines 3D -Bildes oder -Videos zu rendern.
* Wie es funktioniert: Spezialisierte Rendering -Software verteilt die Arbeitsbelastung auf vernetzte Computer, die ihre zugewiesenen Abschnitte gleichzeitig erweisen.
* Vorteile: Verringert die Zeit, die erforderlich ist, um komplexe 3D -Szenen zu rendern.
* Beispiel: Ein Filmstudio könnte ein Netzwerk von Computern verwenden, um eine hochauflösende CGI-Sequenz zu rendern.
3. Cloud Computing:
* Konzept: Dies beinhaltet die Verwendung von Computerressourcen (einschließlich Verarbeitungsleistung) von einem Remote -Rechenzentrum über das Internet.
* Wie es funktioniert: Sie abonnieren einen Cloud -Computing -Dienst (wie Amazon Web Services, Google Cloud -Plattform oder Microsoft Azure) und greifen mit anpassbaren Hardwarespezifikationen auf ihre virtuellen Maschinen zu.
* Vorteile: Bietet Skalierbarkeit von On-Demand, dh Sie können Ihre Computerleistung bei Bedarf skalieren. Es ist auch kostengünstig, da Sie nur für das bezahlen, was Sie verwenden.
* Beispiel: Ein Startup kann Cloud Computing verwenden, um seine Webanwendung während einer Spitzenverkehrszeit schnell zu skalieren.
4. Gemeinsamer Speicher und Zusammenarbeit:
* Konzept: Dies konzentriert sich auf das Teilen von Daten und die Zusammenarbeit an Projekten auf mehreren Computern.
* Wie es funktioniert: Sie verwenden gemeinsam genutzte Speicherlösungen (wie ein NAS-NAS-Speicher (Network-angehender Speicher) oder einen Cloud-Speicherdienst), um Dateien zu speichern, auf die von mehreren Computern zugegriffen werden kann.
* Vorteile: Ermöglicht eine effiziente Zusammenarbeit, die Freigabe großer Dateien und den Zugriff auf Dateien von verschiedenen Standorten.
* Beispiel: Ein Team von Designern kann gleichzeitig an einem Designprojekt arbeiten, wobei jeweils jeweils einen eigenen Computer verwendet wird, während er von einem Cloud -Speicherdienst über gemeinsame Dateien zugreift.
5. Virtualisierung:
* Konzept: Dadurch wird auf einem Host -Computer eine virtuelle Maschine (VM) erstellt, die ein eigenes Betriebssystem und Anwendungen ausführen kann.
* Wie es funktioniert: Mit Software wie VirtualBox oder VMware können Sie einen VM auf Ihrem Computer ausführen und effektiv einen separaten "Computer" in Ihrem vorhandenen erstellen.
* Vorteile: Sie können verschiedene Betriebssysteme oder Software gleichzeitig ausführen und einfach Dateien und Ressourcen zwischen dem Host- und Gast -VMs freigeben.
* Beispiel: Sie können einen Windows-VM auf einem MacOS-Computer ausführen, um auf Windows-Anwendungen zugreifen zu können, ohne in Windows neu zu starten.
Zusammenfassend: Obwohl Sie die Verarbeitungsleistung von zwei Computern nicht direkt zusammenführen können, gibt es verschiedene Techniken, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen, indem Sie Aufgaben verteilen, Ressourcen teilen oder Cloud Computing verwenden. Der beste Ansatz hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und der Art der Aufgabe ab, die Sie ausführen möchten.
