用许多RPis建造的超级计算机真的是实用的还是新颖的？

这个问题是受本文启发的。

目前，我在R上花费了大量时间来分析数据。我在R中运行的某些脚本可以受益于并行计算以节省时间。假设我可以花300美元左右构建一个准系统的“真实”计算机，而同样的300美元，我可以获得6个Pis（包括电源线和SD卡）。假设我的任务非常适合并行化，那么使用Pis或“真实”计算机会更好吗？

如果我将“真实的”计算机的硬件增加到可能花费1000美元的价格，答案会改变吗？如果按20个Pis的价格计算，费用如何？

如果要分析这一点，你必须一步只是说20的RPI与$ 1000和决定自己是什么，你实际上可以得到和使用为$ 1000 请注意，这不是购物渠道。

假设您可以以$ 1000美元的价格获得主板，电源，8 GB内存，6核3.4 Ghz i7处理器和一些旧硬盘（仍然比SD卡还快！）。每秒总周期为6 * 3.4e9 = 20.4e9，而pi超级计算机的每秒总周期为20 * 0.7e9 = 14e9。

现在考虑一个事实，即多核处理器是多核处理器，而pis之间的I / O（如果这成为一个重要因素）将会慢几个数量级。

尽管我对pi超级计算机（或对pi的超级知识）没有浓厚兴趣，但我认为它们是出于实验和教育目的。这绝对是一个廉价的集群，但如果你的目标是快速处理数字（而不是实验和教育），有没有办法一个丕群也将是更具成本或能量比正常的PC有效。

这个答案有些复杂-您需要回答的一个关键问题是“您要求机器执行什么样的工作？”

跨不同机器（ARM，Intel和其他任何机器）的指令集以及编译器的质量在实际性能上有很大的不同。如果您要执行的工作在一台机器上具有硬件加速，而另一台机器上没有，则仅是该因素会带来比时钟频率的重大变化更大的变化。

从最笼统的角度来看，我认为在性价比方面最大的优势将来自AMD或英特尔的中频多核通用CPU。如果您处于环境温度较低的受控环境中，则可以对这些芯片进行一些超频以获得更高的性能。

rasPi绝对不是为这种东西而设计的，在学习事物的工作原理，甚至以非常实惠的价格构建真正的“分布式”系统时，不应剥夺它的高价值。但是，如果您需要做的是认真的数据和/或数字处​​理，那么rasPi可能不是正确的选择。

除了pi上性能不足的cpu之外，我看不到如何在数十个pis上以足够快的速度将数据获取到CPU，以看到值得付出的性能提升。在集群式超级计算中，总线速度与CPU速度一样重要，而pi在这里非常不足。

网络和磁盘访问将共享相同的60 MB USB2总线。SD卡充其量只能达到20 MBs的速度范围。

具有150 MB的SATA和2 GB的PCI总线上的以太网的低端PC硬件可提供数量级更高的带宽。

如果您想学习节点之间的超级计算。..我会成立pi。如果您想要便宜却功能强大的产品-购买二手的基于Xenon的多核Intel服务器/工作站，然后放置一张或多张二手的Tesla卡，Cuda gpu卡或Intel Phi卡。