并行计算环境介绍

MATLAB分布式并行计算环境概述:MATLAB提供了分布式并行计算环境，旨在加快计算任务的处理速度。

这个环境允许用户在多个计算机上同时执行任务，这样可以有效地利用计算机集群的计算能力，提高计算任务的运行效率。

本文将介绍MATLAB分布式并行计算环境的特点、使用方法以及如何优化并行计算任务。

特点:1.高效利用集群计算资源:用户可以在集群中的多台计算机上同时执行任务，将计算任务分解为多个子任务，并行地处理这些子任务。

2.无需复杂的编程:用户只需使用MATLAB内置的工具和函数，无需编写复杂的并行计算代码。

用户只需使用简单的命令即可将任务分发给集群中的计算机。

3.自动任务调度:MATLAB分布式并行计算环境会自动将任务分发给集群中的计算机，并在计算完成后将结果返回给用户。

4.透明化处理:用户无需关心计算机的具体配置和连接细节，只需要关注任务的处理和结果。

使用方法:使用MATLAB分布式并行计算环境可以分为以下几个步骤：1.设置并行环境:用户首先需要设置并行计算环境。

这个环境可以是本地计算机上的多核机器，也可以是远程计算机集群。

用户可以使用MATLAB提供的工具来设置这些计算机之间的连接。

3.将任务分发给集群:一旦并行作业创建完成，用户可以使用MATLAB 命令将该作业提交给集群中的计算机进行处理。

4.监控计算进度:用户可以使用MATLAB提供的工具来监控并行计算任务的进度，以及查看各个计算机的运行状态和速度。

5.处理计算结果:一旦并行计算任务完成，MATLAB会自动将结果返回给用户。

用户可以使用MATLAB的工具来处理这些结果。

优化并行计算任务:为了优化并行计算任务，用户可以考虑以下几个方面：1.任务分解:用户需要将大型计算任务分解为多个小任务，以便并行地执行。

这样可以更好地利用集群中的计算资源。

2.数据分割:如果计算任务涉及到大量的数据处理，用户可以将数据分割成适合并行处理的小块。

这样可以提高并行计算的效率。

基于MPI并行编程环境简述MPI并行编程环境是一种并行编程解决方案，它被广泛应用于高性能计算领域。

本文将对MPI并行编程环境做一个简单的介绍，包括MPI的概念、MPI的基本编程模式、MPI的特点和应用场景等方面。

最后还将介绍一些MPI编程中要注意的问题。

一、MPI的概念MPI是Message Passing Interface的缩写，意思是“消息传递接口”，它是一种并行计算环境的标准化接口，并且被广泛应用于高性能计算领域。

MPI允许程序员编写MPI应用程序来在多个进程之间传递消息，并对应用程序进行并行化处理。

MPI定义了一套通信协议，使得单个进程可以通过网络连接与其他进程进行通信。

MPI支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran等。

MPI的实现通常包括一个标准库和一个运行时系统，它们提供了一系列函数和工具，用于支持消息传递协议和进程管理。

二、MPI的基本编程模式MPI的基本编程模式是消息传递模型，它通过传递消息实现进程之间的通信和同步。

MPI提供了一套通信协议，包括点对点通信和集合通信两种方式，以及同步通信和异步通信两种方式。

在点对点通信中，发送方将消息传递给接收方；在集合通信中，一组进程相互交换数据。

同步通信要求发送方等待接收方的响应，而异步通信则可以在发送消息之后立即返回并继续执行。

三、MPI的特点MPI具有以下几个特点：1. 并行性：MPI可以同时在多个进程之间完成任务，并能够将运算分解成多个独立的计算单元来并行执行。

2. 可移植性：MPI的标准化接口使得程序员可以跨平台编写MPI应用程序，而无需考虑底层计算机架构和操作系统的区别。

3. 可扩展性：MPI支持将计算任务分配到大规模的计算资源上，能够有效地扩展计算能力。

4. 通信效率高：MPI的通信协议具有高效的性能，支持传输大量的数据，因此可以在高速网络上实现高速通信。

四、MPI的应用场景MPI主要应用于高性能计算领域，可以用于大规模数值模拟、数据挖掘、机器学习等任务。

使用Docker构建并行计算环境在当今科技快速发展的时代，计算机在各个行业的应用越发广泛。

尤其是在科学领域和数据分析中，大规模的计算任务成为了一项常态。

然而，对于需要进行并行计算的项目，设置和管理计算环境通常是一项复杂而繁琐的任务。

本文将介绍如何使用Docker来构建一个高效而简便的并行计算环境。

Docker是一种轻量级的虚拟化技术，能够将应用及其依赖打包并运行在隔离的容器中。

借助于Docker，我们能够轻松地创建、部署和管理各种应用。

对于并行计算环境的构建，Docker提供了强大的功能和灵活性。

下面将详细介绍如何使用Docker构建一个并行计算环境。

首先，我们需要定义一个基础镜像，其中包括了我们所需的计算库和软件环境。

可以选择一个已有的基础镜像，如Ubuntu、CentOS等，并在其基础上安装所需的软件。

例如，如果我们需要使用Python进行计算，可以通过以下命令安装Python及相关依赖：```dockerfileFROM ubuntu:latestRUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip```接下来，我们可以使用Dockerfile构建自定义的镜像。

在Dockerfile中，我们可以定义各种操作，如复制文件、运行命令等。

例如，如果我们需要将计算所需的数据文件复制到镜像中，可以使用以下命令：```dockerfileCOPY data /app/data```此外，我们还可以在Dockerfile中定义环境变量、工作目录等。

通过这些操作，我们可以灵活地配置并行计算环境。

构建完镜像后，我们就可以使用Docker来运行并行计算任务了。

通过以下命令，我们可以在容器中启动计算任务：```shelldocker run -it my_image python3 my_script.py```在运行容器时，我们可以指定容器中的资源限制，如CPU和内存的限制。

并行计算与云计算的区别在当今科技飞速发展的时代，计算机技术也随之得到了迅猛的发展。

并行计算与云计算都是其中非常热门的话题，二者的概念相似，但是它们有着本质的区别。

本文将会从多个方面详细介绍并行计算与云计算的区别。

一、定义并行计算是指在计算机系统中，利用多个处理器或计算机集群同时进行计算的一种方法。

并行计算可以极大的提高计算的速度和效率，使得科学家们能够更加迅速地处理大型的计算任务。

而云计算则是指一种由多个分布式计算机组成的虚拟化环境，可以通过网络远程操作，提供各种计算服务给不同的应用程序和客户端。

二、架构并行计算通常采用的是多机并行的架构，即将计算任务分布到不同的计算单元上，这些计算单元由不同的处理器、计算机甚至机房组成，之间可以进行数据交换以便相互协作完成任务。

而云计算则是采用分布式计算的架构，由多个分布式计算机相互协作完成计算任务。

三、应用场景并行计算通常被用在需要大量计算和处理的领域，比如天体物理学、生物学、地震学等。

而云计算则可以应用在各种不同的领域，比如企业级应用程序、个人计算甚至是养老服务等。

四、数据模型在并行计算中，数据模型通常采用MPI等标准技术。

MPI可以提高程序的灵活性和可扩展性，但是数据传输和处理速度方面可能会受到一些影响。

而云计算则是采用REST、SOAP等方式进行数据模型设计，可以快速获取数据。

五、安全性安全隐患在计算领域中非常重要，使用并行计算的风险是相对较小的，因为每个计算单元之间相对独立且使用的是同一操作系统，可以做到完全内部监控和保障。

而云计算的风险则相对较大，因为其涉及到多个分布式计算机，安全隐患也相对更加复杂。

六、成本与单机计算相比，采用并行计算和云计算可能需要更多的硬件、网络设备和一些配套的软件支持。

并行计算虽然需要高端计算机，但是相比云计算更加容易管理和控制。

而云计算则需要更多的网络带宽和存储设备，同时维护和管理的成本也比较高。

七、适用环境并行计算主要适用于大型科学计算领域和科学研究，而云计算适用于企业级应用程序、物联网领域、数据存储和管理等领域。

实验名称：并行处理技术在图像识别中的应用实验目的：1. 了解并行处理技术的基本原理和应用场景。

2. 掌握并行计算环境搭建和编程技巧。

3. 分析并行处理技术在图像识别任务中的性能提升。

实验时间：2023年10月15日-2023年10月25日实验设备：1. 主机：****************************，16GB RAM2. 显卡：NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti3. 操作系统：Windows 10 Professional4. 并行计算软件：OpenMP，MPI实验内容：本实验主要分为三个部分：1. 并行计算环境搭建2. 图像识别任务并行化3. 性能分析和比较一、并行计算环境搭建1. 安装OpenMP和MPI库：首先在主机上安装OpenMP和MPI库，以便在编程过程中调用并行计算功能。

2. 编写并行程序框架：使用C++编写一个并行程序框架，包括并行计算函数和主函数。

3. 编译程序：使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP和MPI库的相关编译选项。

二、图像识别任务并行化1. 数据预处理：将原始图像数据转换为适合并行处理的格式，例如将图像分割成多个子图像。

2. 图像识别算法：选择一个图像识别算法，如SVM（支持向量机）或CNN（卷积神经网络），并将其并行化。

3. 并行计算实现：使用OpenMP或MPI库将图像识别算法的各个步骤并行化，例如将图像分割、特征提取、分类等步骤分配给不同的线程或进程。

三、性能分析和比较1. 实验数据：使用一组标准图像数据集进行实验，例如MNIST手写数字识别数据集。

2. 性能指标：比较串行和并行处理在图像识别任务中的运行时间、准确率等性能指标。

3. 结果分析：分析并行处理在图像识别任务中的性能提升，并探讨影响性能的因素。

实验结果：1. 并行处理在图像识别任务中显著提升了运行时间，尤其是在大规模数据集上。

2. 并行处理对准确率的影响较小，甚至略有提升。

连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法标题：连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法在图像处理领域，连通域标记是一项基础且关键的技术，广泛应用于机器视觉、目标检测和跟踪等领域。

随着图像数据量的激增，对连通域标记算法的实时性和效率提出了更高的要求。

本文将介绍一种基于GPU并行计算的连通域标记算法，借助CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，实现高效、快速的图像连通域标记。

一、背景介绍连通域标记算法旨在将图像中连通的像素点分为若干区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。

在传统CPU架构下，这类算法的计算复杂度较高，难以满足大规模图像数据的实时处理需求。

随着GPU计算能力的不断提升，基于GPU的并行算法逐渐成为解决这一问题的有效途径。

二、CUDA并行算法设计1.初始化阶段：将图像数据从CPU内存传输到GPU内存，并为每个像素分配一个唯一的标签。

2.并行处理阶段：（1）使用CUDA的线程层次结构，将图像划分为若干个相互独立的小块，每个线程块负责处理一个块内的像素。

（2）在每个线程块内部，利用共享内存存储当前像素及其邻域像素的标签信息，以便进行局部连通域标记。

（3）根据连通域的定义，比较当前像素与其邻域像素的标签，若满足连通条件，则将它们合并为同一个连通域。

（4）通过原子操作，确保在全局内存中为每个连通域分配一个唯一的标签。

3.收敛阶段：重复执行并行处理阶段，直至所有像素的标签不再发生变化。

三、算法优化1.内存访问优化：通过合理设置线程块大小和共享内存使用策略，减少全局内存访问次数，降低内存带宽压力。

2.数据传输优化：采用异步数据传输技术，提高CPU与GPU之间的数据传输效率。

3.指令优化：针对GPU架构特点，优化CUDA指令集，提高算法执行速度。

四、实验与分析1.实验环境：使用NVIDIA GPU（如Tesla P100、GTX 1080等）和CUDA开发环境。

MATLAB分布式并行计算环境在传统的计算环境中，通常使用一台计算机来进行计算。

然而，随着计算任务的复杂度增加和数据量的增加，单机计算已经无法满足需求。

为了解决这个问题，分布式并行计算环境应运而生。

MATLAB分布式并行计算环境的核心思想是将计算任务分解为若干个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上进行并行计算。

计算节点可以是本地计算机，也可以是远程计算机。

每个计算节点都负责处理分配给自己的子任务，并将计算结果返回给主节点。

主节点负责收集和整合所有计算节点的结果，并将最终的计算结果返回给用户。

在MATLAB分布式并行计算环境中，用户可以通过使用PCT提供的函数和工具箱来编写并行计算任务。

用户可以将并行计算任务分解为若干个独立的子任务，并使用PCT提供的函数来将这些子任务分配给不同的计算节点。

同时，用户还可以使用PCT提供的函数来管理和监控分布式计算任务的运行状态，以及处理计算节点之间的通信和数据交换。

MATLAB分布式并行计算环境的优点在于能够充分利用多台计算机的处理能力，显著提高计算效率。

通过将计算任务分解为若干个子任务，并利用多台计算机的并行计算能力，可以加速计算过程。

此外，MATLAB分布式并行计算环境还支持动态添加和删除计算节点，可以根据需要灵活调整计算资源。

同时，MATLAB分布式并行计算环境还提供了一系列的工具和函数，用于可视化和分析分布式计算任务的执行过程和结果。

总的来说，MATLAB分布式并行计算环境是一种用于高性能计算的工具，可以将多台计算机整合为一个统一的计算资源，提高计算效率。

通过将计算任务分解为若干个子任务，并利用多台计算机的并行计算能力，可以加速计算过程。

此外，该环境还提供了一系列的工具和函数，用于可视化和分析分布式计算任务的执行过程和结果。

LabVIEW中的并行计算和多线程编程LabVIEW是一种功能强大的编程环境，广泛应用于科学、工程和数据分析领域。

它是一种图形化编程语言，最大的特点是可以支持并行计算和多线程编程。

本文将介绍LabVIEW中的并行计算和多线程编程的基本概念和应用。

一、LabVIEW中的并行计算在LabVIEW中，通过并行计算可以同时执行多个任务，提高计算效率。

LabVIEW中的并行计算主要通过使用多个独立的执行线程来实现。

1. 并行循环结构LabVIEW中的并行循环结构是实现并行计算的一种常用方式。

在并行循环结构中，可以将不同的任务分配给不同的子图(SubVIs)进行计算。

每个子图都有自己独立的执行线程，可以同时执行不同的任务。

这样，不同任务之间的计算可以同时进行，提高了计算效率。

2. 并行模式的选择在LabVIEW中，可以选择不同的并行模式来实现并行计算。

常见的并行模式有数据并行模式和任务并行模式。

- 数据并行模式：数据并行模式适用于需要对大量数据进行相同计算的情况。

即将数据分成多个部分，分配给不同的执行线程进行计算。

每个执行线程都使用相同的计算方法，只是操作的数据不同。

通过数据并行模式，可以提高数据处理的速度。

- 任务并行模式：任务并行模式适用于需要同时进行多个不同任务的情况。

即将不同的任务分配给不同的执行线程进行计算。

每个执行线程都独立执行自己的任务，不受其他任务的影响。

通过任务并行模式，可以同时进行多个任务，提高计算效率。

二、LabVIEW中的多线程编程LabVIEW中的多线程编程可以实现并行计算，并能更好地管理程序的运行。

通过使用多线程，可以将复杂的程序划分成多个子任务进行处理，提高程序的响应速度和稳定性。

1. 多线程结构为了实现多线程编程，LabVIEW提供了多线程结构。

多线程结构可以将程序划分为多个独立的线程，每个线程执行不同的任务。

不同线程之间可以通过共享变量进行通信，实现数据的传递和共享。

2. 多线程编程的注意事项在进行多线程编程时，需要注意以下几点：- 线程安全：多线程并行执行时，可能会存在多个线程同时访问共享资源的情况。

并行计算课程报告题目：MPI并行编程环境概要指导老师：阮幼林教授学院：信息工程学院班级：信息研1001班姓名：余华学号：104972102820时间：2011年01-10摘要随着科技的发展，新一代的计算机，无论计算能力和计算速度，都比旧的计算机优越。

但人类对高性能计算的需求，也不断提高.除了增强处理器本身的计算能力外，并行处理是一种提高计算能力的有效手段.从前，并行处理要采用昂贵的专用计算机，随着个人计算机及网络成本下降，现已广泛用分布式网络计算机系统进行并行处理。

在分布网络计算机系统中，采用消息传递方法实现进程间的通讯。

当前流行基于消息传递的并行编程环境是MPI(Message Passing Interface)。

关键词：消息传递；消息传递接口；并行编程；AbstractBecause of the development of technology, the new generation of computer should be better than the former ones in the power and speed of computing. But the people's demand of high performance of computing is increasing too. In addition to enhancing the computing power of the processor, parallel processing is also an efficient way to enhance the power of computing. In the past, the parallel processing can only run on the expensive and special computers. As the cost of personal computers and networks decreased, and now, it is popular to process the parallel processing on the distributed network computing systems. In the distributed network computing systems, message passing is used for the communication between processes. MPI (Message Passing Interface) are common development environments of parallel processing based on message passing.Keyword：Message passing; Message passing interface; Parallel programming;1并行计算机系统介绍1.1并行计算机的软件并行计算机的软件紧随并行实体发展，因此，在不同的并行计算机体系结构都有相应的并行计算机软件。

什么是并行计算并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者增大求解应用问题规模的目的。

由此，为了成功开展并行计算，必须具备三个基本条件：(1) 并行机。

并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。

(2) 应用问题必须具有并行度。

也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。

将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。

(3) 并行编程。

在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法，编制并行程序，并运行该程序，从而达到并行求解应用问题的目的。

并行计算的主要研究目标和内容对于具体的应用问题，采用并行计算技术的主要目的在于两个方面：(1) 加速求解问题的速度。

(2) 提高求解问题的规模。

组成并行机的三个要素为：•结点（node）。

每个结点由多个处理器构成，可以直接输入输出（I/O）。

•互联网络（interconnect network）。

所有结点通过互联网络相互连接相互通信。

•内存（memory）。

内存由多个存储模块组成，这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧，或者位于各个结点的内部。

并行编程模型1.共享内存模型a)在共享编程模型中，任务间共享统一的可以异步读写的地址空间。

b)共享内存的访问控制机制可能使用锁或信号量。

c)这个模型的优点是对于程序员来说数据没有身份的区分，不需要特别清楚任务间的单数据通信。

程序开发也相应的得以简化。

d)在性能上有个很突出的缺点是很难理解和管理数据的本地性问题。

2.线程模型在并行编程的线程模型中，单个处理器可以有多个并行的执行路径。

3.消息传递模型消息传递模型有以下三个特征：1）计算时任务集可以用他们自己的内存。

多任务可以在相同的物理处理器上，同时可以访问任意数量的处理器。

区域生长算法并行计算公式
区域生长算法是一种用于图像处理和计算机视觉的算法，用于将图像分割成具有相似特征的区域。

并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来加快计算速度的方法。

将这两个概念结合起来，可以通过并行计算来加速区域生长算法的执行过程。

在并行计算中，可以使用以下公式来表示区域生长算法的并行计算过程：
1. 初始化并行计算环境：在并行计算环境中，需要初始化并行计算资源，包括处理器、内存和通信机制。

这可以通过以下公式表示：
Init_parallel_env()。

2. 划分图像数据：将图像数据划分成多个子区域，以便并行处理。

可以使用以下公式来表示图像数据的划分过程：
Divide_image_data()。

3. 并行执行区域生长算法：在每个子区域上并行执行区域生长算法，以便同时处理多个区域。

这可以通过以下公式表示：
#pragma omp parallel for.
for each subregion in image_data:
Region_growing_algorithm(subregion)。

4. 合并处理结果：将各个子区域上处理得到的结果合并起来，形成最终的分割结果。

可以使用以下公式表示合并过程：
Merge_segmentation_results()。

通过以上公式，可以看出在并行计算环境下，区域生长算法可以被有效地并行化，从而加速图像分割的过程。

这种并行计算的方法可以显著提高区域生长算法的执行效率，特别是在处理大规模图像数据时能够发挥出更好的性能。

同时，需要注意并行计算的负载均衡和通信开销等问题，以确保并行计算的有效性和稳定性。

并行计算和分布式计算都是计算机科学中的概念，但它们有一些重要的区别。

并行计算是指同时使用多条处理器来执行计算任务，以提高计算速度。

并行计算的主要目的是通过将计算任务分解为多个子任务，然后在多个处理器上同时执行这些子任务，来加快计算速度。

并行计算需要使用支持并行处理的硬件和软件环境，例如多核处理器或多节点计算机集群。

分布式计算则是指将一个大型的计算任务分解为多个小任务，并将这些小任务分配给多个计算机节点来执行。

与并行计算不同的是，分布式计算中的计算机节点之间需要进行通信和协作，以共同完成整个计算任务。

分布式计算可以用于解决一些大规模的问题，例如大数据处理、云计算等。

总的来说，并行计算和分布式计算都是为了提高计算效率，但它们所采用的方法和手段有所不同。

并行计算更注重于在同一台计算机内部使用多核处理器来执行任务，而分布式计算则更注重于将任务分配给多台计算机节点来执行。

cuda使用教程CUDA使用教程CUDA是一种用于并行计算的编程模型和计算机平台，它可以利用GPU（图形处理器）的强大计算能力来加速各种计算任务。

本文将介绍如何使用CUDA进行并行计算，包括环境搭建、编程模型、内存管理、并行计算的基本原理等内容。

一、环境搭建1. 安装显卡驱动：首先需要安装适配自己显卡的最新驱动程序。

2. 安装CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是一个开发和优化CUDA程序所需的软件包，可以从NVIDIA官方网站上下载并安装。

二、CUDA编程模型CUDA编程模型基于C/C++语言，开发者可以在现有的C/C++代码中插入一些特殊的指令，以实现并行计算。

CUDA程序由两部分组成：主机端代码和设备端代码。

主机端代码在CPU上运行，负责管理设备内存、调度计算任务等；设备端代码在GPU上运行，负责执行实际的并行计算任务。

三、内存管理CUDA提供了多种类型的内存，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等。

在CUDA程序中，主机和设备之间的数据传输需要经过PCIe总线，因此数据传输的开销较大。

为了减小数据传输的开销，可以将数据尽量存储在设备端的内存中，并尽量减少主机和设备之间的数据传输操作。

四、并行计算的基本原理CUDA程序可以利用GPU上的大量线程并行执行计算任务。

每个线程都执行相同的指令，但是处理不同的数据。

在CUDA中，线程被组织成线程块和线程网格的形式。

线程块是最小的调度单元，通常包含几十个到几百个线程；线程网格则由多个线程块组成，可以包含数百万个线程。

线程块和线程网格的组织方式可以灵活地适应不同的并行计算任务。

五、CUDA应用实例以下是一个简单的CUDA程序，用于计算矩阵相乘：```cpp__global__void matrixMul(const float* A, const float* B, float* C, int N) {int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;float sum = 0;for (int i = 0; i < N; ++i) {sum += A[row * N + i] * B[i * N + col];}C[row * N + col] = sum;}int main() {// 初始化主机端矩阵A和B// 分配设备端内存并将矩阵A和B拷贝到设备端// 定义线程块和线程网格的大小dim3 blockSize(16, 16);dim3 gridSize(N/blockSize.x, N/blockSize.y);// 启动CUDA核函数matrixMul<<<gridSize, blockSize>>>(d_A, d_B, d_C, N);// 将计算结果从设备端拷贝回主机端// 释放设备端内存return 0;}```这个程序首先定义了一个CUDA核函数`matrixMul`，用于计算矩阵相乘。

MPI并行计算环境搭建以及集群测试
MPI作为一种通过消息传递进行并行计算的框架，在很多科学计算上有很重要的应用，这次因为GraphLab环境搭建时的需要，花了三个来小时的时间进行了初步的搭建摸索，感觉很
测试结果表明：对于间隔比较大时，明显集群快，但是间隔很小时，由于消息传递机制本身会耗时，因此集群效率不如单机。

部分参考资料链接：
/s/blog_5daeb2750100z3qx.html
/logwt/article/details/7325314
/lyq105/archive/2010/06/01/1749515.html
/ngvjai/article/details/8000045
补充：（可能会出现的问题，这是我在再次部署的时候出现的问题，第一次部署的时候太顺
原因：防火墙的问题，node2中防火墙禁止node9进行mpd连接
解决办法：我直接将node2中端口关掉了
或者你可以参考这里，这个连接的第二个问题就是教你如何解决防火墙禁止mpd访问的。

原因：当前的环境设置不能满足其性能的需求，需要对环境变量的设置进行改变。

解决办法：参考这里。