并行计算 如何把我的几台电脑联起来做并行计算？
如何把我的几台电脑联起来做并行计算？
服务器组
设置计算功能，否则一切都没有意义；
计算软件
一些CAD和3D软件都有这个功能，这是自带的。这时，你只需要超高速的局域网，也就是说，网线和交换机都足够好；数据线
互联，你可以形成并行处理的计算机阵列，或者服务器组
集合阵列，问题不明显，支持Windows系统，这是最好的解决方案。当你买了一张卡，你会发送相应的软件。不便宜。
如何评价Linux之父Linus认为并行计算基本上就是浪费大家的时间？
并行计算有什么好处？
硬件的性能不可能永远提高，当前的趋势实际上是降低功耗。那么，推广并行技术作为灵丹妙药有什么好处呢？我们已经知道，由于人们需要合理的性能，适当的无序CPU是必要的，无序执行已经被证明比顺序执行更有效。
提倡所谓的“平行”大大浪费了大家的时间。“并行更有效”的想法纯属胡说八道。高容量缓存可以提高效率。在没有缓存的情况下并行一些微内核是没有意义的，除非它用于许多常规操作（如图形处理）。
没人要回去了。复杂的无序内核不会消失。扩张不会一直持续下去。人们需要的是机动性。因此，那些主张扩展到数百个核心的人是疯子。别给他们一只鸟。
他们究竟是如何幻想这些神奇的并行算法会有用的？
并行性仅对图形计算和服务器有意义，我们已将其应用于大量此类领域。将并行性扩展到其他领域是没有意义的。
所以忘掉平行线吧。不会来的。对于拥有大约四个内核的最终用户来说没有问题。在移动领域，如果不显著增加能耗，就无法塞进更多的内核。任何理性的人都不会为了插入更多的内核而阉割内核以减小其大小和性能。阉割内核的唯一原因是你想进一步降低功耗，所以你仍然不会得到很多内核。
所以我们是否应该注意程序的并行性是一个谬论，它的前提条件都是错误的。这只是一个早就过时的时髦用语。
并行程序在上面提到的一些地方很有用，并且得到了广泛的应用。例如，在服务器领域，人们已经并行多年。
在其他领域，并行性不一定是必须的，即使在将来一些未知的领域，因为你不能。如果你想做低功耗的通用计算机视觉，我可以基本上保证你不会使用通用图形处理器（GP CPU）。你甚至不能使用图形处理器，因为它耗电太多。你可能会使用特殊的硬件，可能是一些基于神经网络的硬件。
放弃。”“平行就是未来”是浮云。
大数据毕业都是做什么工作好？
作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。
首先，目前大数据领域的人才缺口比较大。随着工业互联网的发展，不仅it（互联网）行业，传统行业也将出现大量的大数据工作。从这个角度看，大数据专业的就业前景还是非常广阔的。
目前大数据领域的技术岗位主要集中在大数据开发、大数据分析、大数据运维等领域。从近两年大数据领域的人才需求来看，大数据发展领域的人才需求相对较大。随着大型科技（互联网）公司在大数据平台领域的发展，未来在大数据领域发展的人才数量不断增加，需求量将进一步上升。
大数据开发工作可以简单地分为平台开发和应用程序开发。大数据平台开发对开发者的要求比较高，从业者需要有较强的研发能力。目前，很多研究生都愿意从事大数据平台开发工作。与大数据平台开发岗位相比，大数据应用开发岗位对人才的需求也非常大。随着大数据平台的实施，行业内将会有大量的大数据应用开发需求。对于本科生来说，更适合从事大数据应用开发。
最后，无论是从事大数据开发的岗位，还是从事大数据运维和大数据分析的岗位，这些岗位对从业者的要求都比较高，尤其注重动手能力的培养。因此，大数据专业的学生一方面要尽可能丰富自己的知识结构，另一方面也要注重动手能力的培养。
Python能否进行大规模数值计算？
当您问这个问题时，您可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。
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