Damit Anwendungen in einem Cluster parallel ausgeführt werden können, müssen sie dazu speziell aktiviert sein. Eine Anwendung, die in einer Multi-Core-Architektur ausgeführt werden kann, ist auch nicht erforderlich, um mehrere Kerne zu verwenden, die über einen Cluster verteilt sind. Dies ist der Unterschied zwischen "Shared Memory / Threading" (Multicore) und "Distributed Memory / Message Passing" (Cluster) in der Welt der parallelen Programmierung.
Wenn Sie Linux verwenden, gibt es viele kostenlose Software, die das Cluster-Computing unterstützen. Beginnen Sie für einige Hinweise unter http://www.beowulf.org . Wenn eine Anwendung angibt, dass sie mit MPI erstellt wurde, kann sie in einem Cluster ausgeführt werden. Andere Tools, die sagen, dass sie verteiltes Rechnen unterstützen (z. B. gmake -p), sollten ebenfalls mit etwas Setup arbeiten.
Wenn Sie ein Windows-Benutzer sind, ist Windows HPC Server 2008 R2 der richtige Weg, da er über den Software-Stack verfügt, den Sie zum Erkunden benötigen - aber er ist nicht kostenlos!
Wenn Sie sich mit Cluster-Computing vertraut machen möchten, ist der Aufbau Ihres eigenen Computers eine großartige Möglichkeit, und Sie erhalten einige Punkte in Ihrem Lebenslauf, die für Arbeitgeber gut aussehen. Wenn Sie nur etwas schnell zusammenlegen möchten, um aus einer vorhandenen Gruppe von Anwendungen mehr Leistung zu erzielen, werden Sie wahrscheinlich enttäuscht und frustriert sein.
Viel Glück!