集群計算挖礦
1. 挖礦專用的顯卡可以用來做渲染集群的計算卡用嗎
想組一台B250MiningExpert+5塊p106顯卡，使用oc渲染，不知道可不可行。
2. 集群礦場挖礦的工具比如礦池主要是什麼作用
3. 雲計算，網格計算，分布式計算，集群計算，超級計算的不同是什麼
整體來說都有獎任務分割、運算、組合，只是協同和處理的重點不同；
超級計算強調的是高並行計算能力，應用設備多是超級計算機如天河一號，是infiniband的高並行處理架構，實現匯流排級協同，一般採用計算能力更強的GPU而非CPU；
集群計算和分布式計算是相對於設備部署結構來說，這種計算相對超算來說，對於計算的並行處理及響應要求較低，需要實現的是網路環境下的協同，實現的效果受網路環境影響。
網格計算是集群計算和分布式計算與超級計算中間的產物，是在原來集群計算和分布式計算不能滿足需求，而超算又過於難以實現的情況下，想通過增進網路帶寬方式來實現通過集群計算和分布式計算能夠達到接近超級計算的結果，國家網格節點之間的帶寬都是T級別的，就可想而知對於基礎資源的需求。
而雲計算是更接近應用的資源整合，在協調資源整合應用的前提下，對於應用處理的並行處理要求跟低，只是一種鬆散耦合的方式，但強調將任務分解、處理、組合的過程，以充分利用現有資源。
4. 如何獲得和持續使用足夠的集群計算資源
簡單說，分布式是以縮短單個任務的執行時間來提升效率的，而集群則是通過提高單位時間內執行的任務數來提升效率。
例如：
如果一個任務由10個子任務組成，每個子任務單獨執行需1小時，則在一台伺服器上執行改任務需10小時。
採用分布式方案，提供10台伺服器，每台伺服器只負責處理一個子任務，不考慮子任務間的依賴關系，執行完這個任務只需一個小時。(這種工作模式的一個典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式計算模型）
而採用集群方案，同樣提供10台伺服器，每台伺服器都能獨立處理這個任務。假設有10個任務同時到達，10個伺服器將同時工作，10小後，10個任務同時完成，這樣，整身來看，還是1小時內完成一個任務！
以下是摘抄自網路文章：
一、集群概念
1. 兩大關鍵特性
集群是一組協同工作的服務實體，用以提供比單一服務實體更具擴展性與可用性的服務平台。在客戶端看來，一個集群就象是一個服務實體，但事實上集群由一組服務實體組成。與單一服務實體相比較，集群提供了以下兩個關鍵特性：
· 可擴展性－－集群的性能不限於單一的服務實體，新的服務實體可以動態地加入到集群，從而增強集群的性能。
· 高可用性－－集群通過服務實體冗餘使客戶端免於輕易遇到out of service的警告。在集群中，同樣的服務可以由多個服務實體提供。如果一個服務實體失敗了，另一個服務實體會接管失敗的服務實體。集群提供的從一個出 錯的服務實體恢復到另一個服務實體的功能增強了應用的可用性。
2. 兩大能力
為了具有可擴展性和高可用性特點，集群的必須具備以下兩大能力：
· 負載均衡－－負載均衡能把任務比較均衡地分布到集群環境下的計算和網路資源。
· 錯誤恢復－－由於某種原因，執行某個任務的資源出現故障，另一服務實體中執行同一任務的資源接著完成任務。這種由於一個實體中的資源不能工作，另一個實體中的資源透明的繼續完成任務的過程叫錯誤恢復。
負載均衡和錯誤恢復都要求各服務實體中有執行同一任務的資源存在，而且對於同一任務的各個資源來說，執行任務所需的信息視圖（信息上下文）必須是一樣的。
3. 兩大技術
實現集群務必要有以下兩大技術：
· 集群地址－－集群由多個服務實體組成，集群客戶端通過訪問集群的集群地址獲取集群內部各服務實體的功能。具有單一集群地址（也叫單一影像）是集群的一個基本特徵。維護集群地址的設置被稱為負載均衡器。負載均衡器內部負責管理各個服務實體的加入和退出，外部負責集群地址向內部服務實體地址的轉換。有的負載均衡器實現真正的負載均衡演算法，有的只支持任務的轉換。只實現任務轉換的負載均衡器適用於支持ACTIVE-STANDBY的集群環境，在那裡，集群中只有一個服務實體工作，當正在工作的服務實體發生故障時，負載均衡器把後來的任務轉向另外一個服務實體。
· 內部通信－－為了能協同工作、實現負載均衡和錯誤恢復，集群各實體間必須時常通信，比如負載均衡器對服務實體心跳測試信息、服務實體間任務執行上下文信息的通信。
具有同一個集群地址使得客戶端能訪問集群提供的計算服務，一個集群地址下隱藏了各個服務實體的內部地址，使得客戶要求的計算服務能在各個服務實體之間分布。內部通信是集群能正常運轉的基礎，它使得集群具有均衡負載和錯誤恢復的能力。
二、集群分類
Linux集群主要分成三大類(高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
負載均衡集群(Load Balance Cluster)
科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
具體包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通兩節點雙機熱備，多節點HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 負載均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing 高性能科學計算集群
(Beowulf 類集群....)
三、詳細介紹
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常見的就是2個節點做成的HA集群，有很多通俗的不科學的名稱，比如"雙機熱備"，"雙機互備"，"雙機"。
高可用集群解決的是保障用戶的應用程序持續對外提供服務的能力。 (請注意高可用集群既不是用來保護業務數據的，保護的是用戶的業務程序對外不間斷提供服務，把因軟體/硬體/人為造成的故障對業務的影響降低到最小程度)。
2. 負載均衡集群(Load Balance Cluster)
負載均衡系統：集群中所有的節點都處於活動狀態，它們分攤系統的工作負載。一般Web伺服器集群、資料庫集群和應用伺服器集群都屬於這種類型。
負載均衡集群一般用於相應網路請求的網頁伺服器，資料庫伺服器。這種集群可以在接到請求時，檢查接受請求較少，不繁忙的伺服器，並把請求轉到這些伺服器上。從檢查其他伺服器狀態這一點上看，負載均衡和容錯集群很接近，不同之處是數量上更多。
3. 科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能計算(High Perfermance Computing)集群，簡稱HPC集群。這類集群致力於提供單個計算機所不能提供的強大的計算能力。
3.1 高性能計算分類
3.1.1 高吞吐計算(High-throughput Computing)
有一類高性能計算，可以把它分成若干可以並行的子任務，而且各個子任務彼此間沒有什麼關聯。象在家搜尋外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是這一類型應用。這一項目是利用Internet上的閑置的計算資源來搜尋外星人。SETI項目的伺服器將一組數據和數據模式發給Internet上參加SETI的計算節點，計算節點在給定的數據上用給定的模式進行搜索，然後將搜索的結果發給伺服器。伺服器負責將從各個計算節點返回的數據匯集成完整的 數據。因為這種類型應用的一個共同特徵是在海量數據上搜索某些模式，所以把這類計算稱為高吞吐計算。所謂的Internet計算都屬於這一類。按照 Flynn的分類，高吞吐計算屬於SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范疇。
3.1.2 分布計算(Distributed Computing)
另一類計算剛好和高吞吐計算相反，它們雖然可以給分成若干並行的子任務，但是子任務間聯系很緊密，需要大量的數據交換。按照Flynn的分類，分布式的高性能計算屬於MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范疇。
四、分布式（集群）與集群的聯系與區別
分布式是指將不同的業務分布在不同的地方；而集群指的是將幾台伺服器集中在一起，實現同一業務。
分布式中的每一個節點，都可以做集群。 而集群並不一定就是分布式的。
舉例：就比如新浪網，訪問的人多了，他可以做一個群集，前面放一個響應伺服器，後面幾台伺服器完成同一業務，如果有業務訪問的時候，響應伺服器看哪台伺服器的負載不是很重，就將給哪一台去完成。
而分布式，從窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的組織比較鬆散，不像集群，有一個組織性，一台伺服器垮了，其它的伺服器可以頂上來。
分布式的每一個節點，都完成不同的業務，一個節點垮了，那這個業務就不可訪問了。
5. 集群礦場推出後，個人單獨挖礦會消失嗎
集群礦場其實只是一帶一路通證經濟商傢俱樂部推出的MLT挖礦，不是集群礦場開啟之後就沒有了個人挖礦，這兩個東西其實沒有沖突的。
6. 我看星際空間Filecoin有個人挖礦和集群挖礦，怎麼進行選擇
對於資金實力相對比較強的礦工來說（目前集群投入至少在1500萬以上），可以選擇專業的挖礦技術解決方案提供商自建集群。如果是資金相對比較小的個人來說，更適合加入專業的礦池。
7. 集群計算需要什麼軟體
MPICP, OpenPBS等。現在集群計算主要是在Unix和Linux系統上，運行程序一般都是沒有窗口的（即使有，也不過是一個調度程序而已）。
8. 集群礦場是什麼
集群礦場是一帶一路通證經濟商傢俱樂部生態下的一個挖礦場景，簡單來說就是將所有礦機集中到一起構建成新的礦池，讓更多礦工可以採取租賃礦機算力的方式參與挖礦。
9. 集群計算，高性能計算，分布式計算，並行計算，雲計算有什麼區別
參考此鏈接：http://wenku..com/view/0895bd75a417866fb84a8ebc.html
10. 集群計算的Cluster computing
In computers, clustering is the use of multiple computers, typically PCs or UNIX workstations, multiple storage devices, and rendant interconnections, to form what appears to users as a single highly available system. Cluster computing can be used for load balancing as well as for high availability. Advocates of clustering suggest that the approach can help an enterprise achieve 99.999 availability in some cases. One of the main ideas of cluster computing is that, to the outside world, the cluster appears to be a single system.
A common use of cluster computing is to load balance traffic on high-traffic Web sites. A Web page request is sent to a manager server, which then determines which of several identical or very similar Web servers to forward the request to for handling. Having a Web farm (as such a configuration is sometimes called) allows traffic to be handled more quickly.
Clustering has been available since the 1980s when it was used in DEC's VMSsystems. IBM's sysplex is a cluster approach for a mainframe system. Microsoft, Sun Microsystems, and other leading hardware and software companies offer clustering packages that are said to offer scalability as well as availability. As traffic or availability assurance increases, all or some parts of the cluster can be increased in size or number.
Cluster computing can also be used as a relatively low-cost form of parallel processing for scientific and other applications that lend themselves to parallel operations. An early and well-known example was the Beowulf project in which a number of off-the-shelf PCs were used to form a cluster for scientific applications.