家庭闲置的电脑怎么做微型集群或者HPC？
家里闲置的电脑，与其让它们吃灰，不如动手改造成一个微型集群或者简易的高性能计算（HPC）平台。这不仅能让你深入了解分布式计算的原理，还能为一些实验性的项目、学习任务或者轻量级的科学计算提供一个实际的工具。别担心这听起来很复杂，很多步骤都比你想象的要亲民。
一、 首先，我们得认识一下你的“老伙计们”
在开始折腾之前，先把你手里闲置的电脑都摸个清楚。
硬件配置： CPU（核心数、频率）、内存（容量）、硬盘（类型、容量）、网卡（速度，千兆网是标配）。这些决定了它们能承担什么样的任务。如果你的电脑是十几年前的古董，可能只能用来做一些非常基础的学习和实验。
操作系统： 它们现在跑的是什么系统？Windows？Linux？还是 macOS？不同的系统对集群软件的支持程度和部署难度有差异。
网络环境： 你的电脑是连在路由器上的吗？网络速度怎么样？千兆交换机是构建集群的理想选择，但如果预算有限，一个不错的家用路由器也可以凑合。
二、 为什么要做集群？集群能干啥？
这里先简单说一下，让你心里有个底。
并行计算： 把一个大任务分解成很多小块，分配给集群里的多台电脑同时处理，这样就能大大缩短计算时间。就像一个人搬砖很慢，但十个人一起搬就快多了。
资源共享： 把多台电脑的CPU、内存、存储等资源集中起来，统一管理和调度，效率更高。
容错性： 如果集群中的某一台电脑出了问题，其他电脑还能继续工作，整个系统不容易宕机。
学习和实验： 了解分布式系统、并行编程（比如 MPI）、容器化技术（Docker, Kubernetes）的最佳实践。
能做的事情举例：
科学计算： 运行一些基于 MPI 的物理模拟、化学计算、生物信息学分析等。
数据分析： 使用像 Apache Spark 这样的分布式数据处理框架进行大规模数据分析。
深度学习训练： 虽然家用的老电脑跑大型深度学习模型会比较吃力，但可以用它们来学习和训练一些小规模的模型，或者作为分布式训练的“工作节点”。
渲染： 如果你喜欢做3D动画，可以用集群来加速渲染过程。
搭建分布式存储： 比如 Ceph、GlusterFS，把多台电脑的硬盘组合成一个大的、高可用的存储池。
Web服务器/数据库集群： 提高网站的访问速度和稳定性。
三、 从单机到集群：转变思路
将闲置电脑组成集群，核心在于让它们能够协同工作，仿佛是一台性能更强大的超级计算机。这需要一套“指挥官”和“士兵”的协作体系。
1. 操作系统选择：Linux 是首选
虽然不是强制性的，但对于搭建计算集群来说，Linux 绝对是最佳拍档。原因如下：
开源免费： 不需要额外的操作系统费用。
稳定性高： 尤其适合长时间运行的计算任务。
强大的命令行工具： 便于管理、自动化部署和脚本编写。
丰富的集群软件支持： 绝大多数集群管理、任务调度、分布式计算框架都优先在 Linux 上开发和优化。
如果你对 Linux 不熟悉，可以从一些用户友好的发行版开始，比如 Ubuntu Server 或 CentOS Stream。当然，如果你非常熟悉 Windows，也可以尝试一些 Windows Server 的方案或者在 Windows 上运行 Linux 子系统 (WSL)，但体验和通用性上会打折扣。
建议：
统一操作系统： 最好让集群中的所有节点（每台电脑）都安装同一个版本的 Linux 发行版。这样部署和管理起来最方便。
精简安装： 只安装必要的软件包，避免不必要的服务占用资源。
2. 网络配置：让它们“看得见”彼此
电脑之间需要能够互相通信，并且速度要尽可能快。
千兆网络是基础： 确保你的所有电脑都连接到网络，最好是通过一个千兆交换机。避免使用老旧的百兆设备，那会成为性能瓶颈。
静态 IP 地址： 为了方便管理，建议为集群中的每一台电脑都设置一个固定的 IP 地址。这样你就知道哪个 IP 地址对应哪台机器了。
可以在路由器上设置 DHCP 预留，或者直接在每台电脑的网络配置里手动设置。
主机名解析： 让电脑之间可以通过主机名互相访问，而不是每次都输入 IP 地址。
一种方式是在每台电脑的 `/etc/hosts` 文件里添加其他节点的 IP 和主机名映射。
更专业的方式是设置一个 DNS 服务器，但对于小型家用集群来说可能有点小题大做。
3. 无密码 SSH 登录：实现自动化管理的基石
这是集群管理中最常用也最重要的一步。我们需要让你的“主控节点”（你用来下达命令的电脑）能够无密码地登录到其他“工作节点”（集群中的其他电脑）。这样你才能远程执行命令、分发文件等。
生成 SSH 密钥对： 在主控节点上，打开终端输入 `sshkeygen`。一路回车即可。这会在你的用户目录下生成 `.ssh` 文件夹，里面有 `id_rsa` (私钥) 和 `id_rsa.pub` (公钥)。
复制公钥到其他节点： 使用 `sshcopyid` 命令将公钥复制到所有工作节点上。例如，如果你的工作节点 IP 是 192.168.1.101，用户名是 `user`，则在主控节点上执行：
```bash
sshcopyid user@192.168.1.101
```
系统会要求你输入工作节点的密码。完成一次后，以后再次登录 `user@192.168.1.101` 就无需密码了。
验证： 在主控节点上尝试 `ssh user@192.168.1.101`，看看是否可以直接进入工作节点的终端。
四、 选择你的“集群大脑”—— 任务调度和管理系统
有了网络和通信能力，我们还需要一个系统来管理这些电脑，并把任务分配给它们。根据你的需求和技术栈，有几种常见的选择：
1. MPI (Message Passing Interface)：适用于科学计算和并行编程
如果你打算运行需要多进程通信的科学计算程序，MPI 是标准的选择。
什么是 MPI？ 它是一套消息传递通信的函数库，允许分布式程序中的各个进程交换信息。
部署：
在集群的所有节点上安装 MPI 实现，比如 Open MPI 或 MPICH。
```bash
Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install openmpibin openmpicommon libopenmpidev
CentOS/Fedora/RHEL
sudo yum install openmpi openmpidevel
```
创建 hostfile： 在主控节点上创建一个文本文件（例如 `hostfile`），列出所有集群节点的 IP 地址和允许使用的 CPU 核心数。
```
hostfile 示例
192.168.1.101 slots=4 假设这台机器有4个CPU核心可以用于计算
192.168.1.102 slots=2
192.168.1.103 slots=8
```
运行 MPI 程序： 使用 `mpirun` 命令来启动你的并行程序。
```bash
mpirun np 10 hostfile hostfile ./your_mpi_program
```
`np 10` 表示总共运行 10 个进程，这些进程将根据 `hostfile` 中的配置分布到各个节点上。
2. SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management)：强大的任务调度器
如果你需要一个更专业、更灵活的任务调度系统来管理和分发各种计算任务（不仅仅是 MPI），SLURM 是一个非常流行的选择。
什么是 SLURM？ 它是一个开源的高性能计算任务调度器，可以管理计算节点、分配资源、监控任务运行。
部署复杂性： 相对于 MPI，SLURM 的部署和配置会更复杂一些，需要在一个节点上安装 `slurmcontroller` (也叫 `slurmdaemon` 或 `slurmctld`)，在其他节点上安装 `slurmworker` (也叫 `slurmnode` 或 `slurmd`)。
主要组件：
`slurmctld`：主守护进程，负责管理集群、调度任务。
`slurmd`：工作节点上的守护进程，负责接收任务并执行。
`srun`：用户提交作业的命令。
`squeue`：查看作业状态。
`scancel`：取消作业。
配置： 需要编辑 `slurm.conf` 文件来定义节点、分区、QoS 等信息。
优点： 功能强大，可以精细控制资源分配、任务优先级、作业依赖等，非常适合构建更正式的 HPC 集群。
3. Docker Swarm / Kubernetes：容器化集群，更通用灵活
如果你想运行的是容器化的应用（比如 web 服务、数据库、甚至一些需要特定环境的计算任务），Docker Swarm 或 Kubernetes 是更现代的选择。它们将集群管理与容器技术结合。
Docker Swarm： Docker 原生的集群管理工具，相对 Kubernetes 来说更容易上手。
部署： 选择一台机器作为 manager 节点，其他机器作为 worker 节点，通过加入命令即可快速组建一个 Swarm 集群。
使用： 通过 `docker stack deploy` 命令部署你的应用（通常是 dockercompose.yml 文件）。
Kubernetes (K8s)： 目前最流行的容器编排平台，功能极其强大，但学习曲线也更陡峭。
部署： 需要使用 `kubeadm`、`kops` 或其他工具来初始化和配置 Master 和 Worker 节点。
使用： 编写 YAML 文件定义 Pods, Deployments, Services 等来部署和管理应用。
优势： 强大的自动化部署、扩展和管理能力，适合更复杂、更通用的应用场景。
选择哪个？
纯粹的科学计算、并行编程练习： 从 MPI 开始，直接高效。
希望一个能管理多种类型任务的系统： 可以考虑 SLURM。
希望学习现代分布式系统、运行容器化应用： 那么 K8s 或 Docker Swarm 是更好的选择。
五、 集群的“心脏”—— 共享存储（可选但推荐）
如果你的集群要运行一些需要读写大量数据的程序，或者需要让所有节点都能访问相同的文件，那么一个共享存储系统会非常有用。
NFS (Network File System)： 最简单的一种共享存储方案。在一台机器上挂载一个目录，然后让其他机器通过网络挂载这个目录。
部署： 在 NFS 服务器上安装 `nfskernelserver`，配置 `/etc/exports` 文件。在客户端上安装 `nfscommon`，然后使用 `mount` 命令挂载。
缺点： NFS 单点故障（服务器宕机则所有客户端无法访问），且对大量小文件读写的性能可能不是最优。
GlusterFS / Ceph： 分布式文件系统。将多台机器的硬盘组合成一个统一的、高可用的存储池。
部署更复杂： 需要在集群的各个节点上都安装和配置。
优点： 高可用性、可扩展性好，性能也更优越，适合更专业的用途。如果你的闲置电脑硬盘比较多，这是个不错的尝试方向。
六、 入门实践建议（从简到繁）
1. 最简单的开始：MPI 测试
找两台性能还不错的闲置电脑，都装上 Ubuntu Server。
配置好网络，设置静态 IP，并在两台机器上启用无密码 SSH。
在两台机器上都安装 Open MPI。
在一个节点上写一个简单的 MPI C/C++ 程序（比如打印“Hello, World!”并传递一个消息）。
在主控节点上编译好程序，然后使用 `mpirun np 2 hostfile your_hostfile ./your_mpi_program` 来运行。观察输出。
尝试增加节点数量，或者运行一些在线找的 MPI 示例程序。
2. 进阶尝试：搭建 Docker Swarm
将所有闲置电脑都安装上 Ubuntu Server，并配置好网络和 SSH。
在一台机器上初始化 Swarm 集群：`docker swarm init advertiseaddr`。
在其他机器上加入 Swarm：`docker swarm join token :`。
你可以尝试部署一个简单的 Web 应用，比如一个包含前端和后端服务的容器化应用。
3. 更有挑战：Kubernetes 集群
这需要更多的学习和配置。可以尝试使用 `kubeadm` 来部署一个单 Master、多 Worker 的 K8s 集群。
学习如何部署一个简单的 Nginx 服务，或者一个 MySQL 数据库服务。
可以考虑使用 Rook 等工具来集成分布式存储（如 Ceph）到 K8s 中。
七、 几点额外的提醒和建议
散热和功耗： 多台电脑同时运行时会产生不少热量和消耗电力，注意散热和电费。
噪音： 老旧电脑的风扇可能会比较吵。
安全： 如果你的集群需要对外暴露服务，务必做好安全配置，比如防火墙规则。对于家庭内部使用，风险相对较低。
耐心和学习： 构建和维护一个集群需要一定的耐心和学习过程，遇到问题是很正常的。多查阅文档、在社区提问。
从简单开始： 不要一开始就追求最复杂的系统，先从 MPI 或 Docker Swarm 这种相对容易上手的开始，逐步深入。
备份数据： 在进行任何系统性更改之前，确保重要数据已经备份。
物理连接： 确保所有电脑都能通过网线连接到同一个交换机或路由器。WiFi 对于集群来说稳定性不够。
把闲置的电脑变成一个微型集群，这是一个非常有趣且富有教育意义的项目。它能让你在实践中学习到许多关于分布式系统、并行计算和现代 IT 基础设施的知识。祝你玩得开心，并且有所收获！
一、 首先，我们得认识一下你的“老伙计们”
在开始折腾之前，先把你手里闲置的电脑都摸个清楚。
硬件配置： CPU（核心数、频率）、内存（容量）、硬盘（类型、容量）、网卡（速度，千兆网是标配）。这些决定了它们能承担什么样的任务。如果你的电脑是十几年前的古董，可能只能用来做一些非常基础的学习和实验。
操作系统： 它们现在跑的是什么系统？Windows？Linux？还是 macOS？不同的系统对集群软件的支持程度和部署难度有差异。
网络环境： 你的电脑是连在路由器上的吗？网络速度怎么样？千兆交换机是构建集群的理想选择，但如果预算有限，一个不错的家用路由器也可以凑合。
二、 为什么要做集群？集群能干啥？
这里先简单说一下，让你心里有个底。
并行计算： 把一个大任务分解成很多小块，分配给集群里的多台电脑同时处理，这样就能大大缩短计算时间。就像一个人搬砖很慢，但十个人一起搬就快多了。
资源共享： 把多台电脑的CPU、内存、存储等资源集中起来，统一管理和调度，效率更高。
容错性： 如果集群中的某一台电脑出了问题，其他电脑还能继续工作，整个系统不容易宕机。
学习和实验： 了解分布式系统、并行编程（比如 MPI）、容器化技术（Docker, Kubernetes）的最佳实践。
能做的事情举例：
科学计算： 运行一些基于 MPI 的物理模拟、化学计算、生物信息学分析等。
数据分析： 使用像 Apache Spark 这样的分布式数据处理框架进行大规模数据分析。
深度学习训练： 虽然家用的老电脑跑大型深度学习模型会比较吃力，但可以用它们来学习和训练一些小规模的模型，或者作为分布式训练的“工作节点”。
渲染： 如果你喜欢做3D动画，可以用集群来加速渲染过程。
搭建分布式存储： 比如 Ceph、GlusterFS，把多台电脑的硬盘组合成一个大的、高可用的存储池。
Web服务器/数据库集群： 提高网站的访问速度和稳定性。
三、 从单机到集群：转变思路
将闲置电脑组成集群，核心在于让它们能够协同工作，仿佛是一台性能更强大的超级计算机。这需要一套“指挥官”和“士兵”的协作体系。
1. 操作系统选择：Linux 是首选
虽然不是强制性的，但对于搭建计算集群来说，Linux 绝对是最佳拍档。原因如下：
开源免费： 不需要额外的操作系统费用。
稳定性高： 尤其适合长时间运行的计算任务。
强大的命令行工具： 便于管理、自动化部署和脚本编写。
丰富的集群软件支持： 绝大多数集群管理、任务调度、分布式计算框架都优先在 Linux 上开发和优化。
如果你对 Linux 不熟悉，可以从一些用户友好的发行版开始，比如 Ubuntu Server 或 CentOS Stream。当然，如果你非常熟悉 Windows，也可以尝试一些 Windows Server 的方案或者在 Windows 上运行 Linux 子系统 (WSL)，但体验和通用性上会打折扣。
建议：
统一操作系统： 最好让集群中的所有节点（每台电脑）都安装同一个版本的 Linux 发行版。这样部署和管理起来最方便。
精简安装： 只安装必要的软件包，避免不必要的服务占用资源。
2. 网络配置：让它们“看得见”彼此
电脑之间需要能够互相通信，并且速度要尽可能快。
千兆网络是基础： 确保你的所有电脑都连接到网络，最好是通过一个千兆交换机。避免使用老旧的百兆设备，那会成为性能瓶颈。
静态 IP 地址： 为了方便管理，建议为集群中的每一台电脑都设置一个固定的 IP 地址。这样你就知道哪个 IP 地址对应哪台机器了。
可以在路由器上设置 DHCP 预留，或者直接在每台电脑的网络配置里手动设置。
主机名解析： 让电脑之间可以通过主机名互相访问，而不是每次都输入 IP 地址。
一种方式是在每台电脑的 `/etc/hosts` 文件里添加其他节点的 IP 和主机名映射。
更专业的方式是设置一个 DNS 服务器，但对于小型家用集群来说可能有点小题大做。
3. 无密码 SSH 登录：实现自动化管理的基石
这是集群管理中最常用也最重要的一步。我们需要让你的“主控节点”（你用来下达命令的电脑）能够无密码地登录到其他“工作节点”（集群中的其他电脑）。这样你才能远程执行命令、分发文件等。
生成 SSH 密钥对： 在主控节点上，打开终端输入 `sshkeygen`。一路回车即可。这会在你的用户目录下生成 `.ssh` 文件夹，里面有 `id_rsa` (私钥) 和 `id_rsa.pub` (公钥)。
复制公钥到其他节点： 使用 `sshcopyid` 命令将公钥复制到所有工作节点上。例如，如果你的工作节点 IP 是 192.168.1.101，用户名是 `user`，则在主控节点上执行：
```bash
sshcopyid user@192.168.1.101
```
系统会要求你输入工作节点的密码。完成一次后，以后再次登录 `user@192.168.1.101` 就无需密码了。
验证： 在主控节点上尝试 `ssh user@192.168.1.101`，看看是否可以直接进入工作节点的终端。
四、 选择你的“集群大脑”—— 任务调度和管理系统
有了网络和通信能力，我们还需要一个系统来管理这些电脑，并把任务分配给它们。根据你的需求和技术栈，有几种常见的选择：
1. MPI (Message Passing Interface)：适用于科学计算和并行编程
如果你打算运行需要多进程通信的科学计算程序，MPI 是标准的选择。
什么是 MPI？ 它是一套消息传递通信的函数库，允许分布式程序中的各个进程交换信息。
部署：
在集群的所有节点上安装 MPI 实现，比如 Open MPI 或 MPICH。
```bash
Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install openmpibin openmpicommon libopenmpidev
CentOS/Fedora/RHEL
sudo yum install openmpi openmpidevel
```
创建 hostfile： 在主控节点上创建一个文本文件（例如 `hostfile`），列出所有集群节点的 IP 地址和允许使用的 CPU 核心数。
```
hostfile 示例
192.168.1.101 slots=4 假设这台机器有4个CPU核心可以用于计算
192.168.1.102 slots=2
192.168.1.103 slots=8
```
运行 MPI 程序： 使用 `mpirun` 命令来启动你的并行程序。
```bash
mpirun np 10 hostfile hostfile ./your_mpi_program
```
`np 10` 表示总共运行 10 个进程，这些进程将根据 `hostfile` 中的配置分布到各个节点上。
2. SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management)：强大的任务调度器
如果你需要一个更专业、更灵活的任务调度系统来管理和分发各种计算任务（不仅仅是 MPI），SLURM 是一个非常流行的选择。
什么是 SLURM？ 它是一个开源的高性能计算任务调度器，可以管理计算节点、分配资源、监控任务运行。
部署复杂性： 相对于 MPI，SLURM 的部署和配置会更复杂一些，需要在一个节点上安装 `slurmcontroller` (也叫 `slurmdaemon` 或 `slurmctld`)，在其他节点上安装 `slurmworker` (也叫 `slurmnode` 或 `slurmd`)。
主要组件：
`slurmctld`：主守护进程，负责管理集群、调度任务。
`slurmd`：工作节点上的守护进程，负责接收任务并执行。
`srun`：用户提交作业的命令。
`squeue`：查看作业状态。
`scancel`：取消作业。
配置： 需要编辑 `slurm.conf` 文件来定义节点、分区、QoS 等信息。
优点： 功能强大，可以精细控制资源分配、任务优先级、作业依赖等，非常适合构建更正式的 HPC 集群。
3. Docker Swarm / Kubernetes：容器化集群，更通用灵活
如果你想运行的是容器化的应用（比如 web 服务、数据库、甚至一些需要特定环境的计算任务），Docker Swarm 或 Kubernetes 是更现代的选择。它们将集群管理与容器技术结合。
Docker Swarm： Docker 原生的集群管理工具，相对 Kubernetes 来说更容易上手。
部署： 选择一台机器作为 manager 节点，其他机器作为 worker 节点，通过加入命令即可快速组建一个 Swarm 集群。
使用： 通过 `docker stack deploy` 命令部署你的应用（通常是 dockercompose.yml 文件）。
Kubernetes (K8s)： 目前最流行的容器编排平台，功能极其强大，但学习曲线也更陡峭。
部署： 需要使用 `kubeadm`、`kops` 或其他工具来初始化和配置 Master 和 Worker 节点。
使用： 编写 YAML 文件定义 Pods, Deployments, Services 等来部署和管理应用。
优势： 强大的自动化部署、扩展和管理能力，适合更复杂、更通用的应用场景。
选择哪个？
纯粹的科学计算、并行编程练习： 从 MPI 开始，直接高效。
希望一个能管理多种类型任务的系统： 可以考虑 SLURM。
希望学习现代分布式系统、运行容器化应用： 那么 K8s 或 Docker Swarm 是更好的选择。
五、 集群的“心脏”—— 共享存储（可选但推荐）
如果你的集群要运行一些需要读写大量数据的程序，或者需要让所有节点都能访问相同的文件，那么一个共享存储系统会非常有用。
NFS (Network File System)： 最简单的一种共享存储方案。在一台机器上挂载一个目录，然后让其他机器通过网络挂载这个目录。
部署： 在 NFS 服务器上安装 `nfskernelserver`，配置 `/etc/exports` 文件。在客户端上安装 `nfscommon`，然后使用 `mount` 命令挂载。
缺点： NFS 单点故障（服务器宕机则所有客户端无法访问），且对大量小文件读写的性能可能不是最优。
GlusterFS / Ceph： 分布式文件系统。将多台机器的硬盘组合成一个统一的、高可用的存储池。
部署更复杂： 需要在集群的各个节点上都安装和配置。
优点： 高可用性、可扩展性好，性能也更优越，适合更专业的用途。如果你的闲置电脑硬盘比较多，这是个不错的尝试方向。
六、 入门实践建议（从简到繁）
1. 最简单的开始：MPI 测试
找两台性能还不错的闲置电脑，都装上 Ubuntu Server。
配置好网络，设置静态 IP，并在两台机器上启用无密码 SSH。
在两台机器上都安装 Open MPI。
在一个节点上写一个简单的 MPI C/C++ 程序（比如打印“Hello, World!”并传递一个消息）。
在主控节点上编译好程序，然后使用 `mpirun np 2 hostfile your_hostfile ./your_mpi_program` 来运行。观察输出。
尝试增加节点数量，或者运行一些在线找的 MPI 示例程序。
2. 进阶尝试：搭建 Docker Swarm
将所有闲置电脑都安装上 Ubuntu Server，并配置好网络和 SSH。
在一台机器上初始化 Swarm 集群：`docker swarm init advertiseaddr
在其他机器上加入 Swarm：`docker swarm join token
你可以尝试部署一个简单的 Web 应用，比如一个包含前端和后端服务的容器化应用。
3. 更有挑战：Kubernetes 集群
这需要更多的学习和配置。可以尝试使用 `kubeadm` 来部署一个单 Master、多 Worker 的 K8s 集群。
学习如何部署一个简单的 Nginx 服务，或者一个 MySQL 数据库服务。
可以考虑使用 Rook 等工具来集成分布式存储（如 Ceph）到 K8s 中。
七、 几点额外的提醒和建议
散热和功耗： 多台电脑同时运行时会产生不少热量和消耗电力，注意散热和电费。
噪音： 老旧电脑的风扇可能会比较吵。
安全： 如果你的集群需要对外暴露服务，务必做好安全配置，比如防火墙规则。对于家庭内部使用，风险相对较低。
耐心和学习： 构建和维护一个集群需要一定的耐心和学习过程，遇到问题是很正常的。多查阅文档、在社区提问。
从简单开始： 不要一开始就追求最复杂的系统，先从 MPI 或 Docker Swarm 这种相对容易上手的开始，逐步深入。
备份数据： 在进行任何系统性更改之前，确保重要数据已经备份。
物理连接： 确保所有电脑都能通过网线连接到同一个交换机或路由器。WiFi 对于集群来说稳定性不够。
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