普遍共識是群集浪費帶寬。是的，您的群集可以訪問所有處理能力和RAM的總和，但是您正在將網絡延遲引入性能方程式中。如果您將重點更多地放在RAM上而不是CPU上，則可以以與Pi群集相同的價格構建一個RAM大量的桌面。您為群集提到了20個Rpi2設備。 20 x $ 35 = $ 700。如果您採用AMD路線（與英特爾相同的性能水平，價格會更低），則可以用相同的金額構建具有32 GB或RAM的台式機。

此外，RPi（LPDDR2）上的RAM ）以400 MHz運行，並且可以800 MT / s的速度進行訪問，而（基於AMD的）台式機使用以1066 MHz運行並且可以以2133 MT / s的速度訪問的RAM（DDR3），大約要快2.5倍。

考慮所有因素，是的，構建Pi集群是一個很酷的項目。但是，如果您的目標是獲得更好的性能，那麼配置更好的台式機將是更好的解決方案。

簡短的回答：大概

這實際上取決於進程是否能夠並行化。某些進程無法在RPi之間進行拆分，因此無法從群集中受益。但是，渲染動畫聽起來像是一項任務，可以拆分，因此可以從群集中受益。

@Thingian說它引入了很多網絡延遲，這是事實，但是我對渲染不了解很多，但是我再次認為這對渲染的影響不大，就像渲染不同的過程時一樣

如果您想對此有更多了解，建議您使用這個問題和與此相關的官方RPi論壇中的論壇主題（儘管圖形主題較少，而常規集群則更多），以及如何構建集群？

如果您想以最少的工作量購買安裝程序Iden .inc http://idein.jp正在構建電路板，這將使它變得更容易為您連接16個RPi零點，它可能會照顧好連接並使您的辦公桌看起來不像老鼠窩（如果您可以找到零點，因為它們現在非常稀缺）

可能不是。這裡有一些問題。

樹莓派運行ARM體系結構，而我從未見過在其上運行的渲染軟件。如果您的軟件無法正常運行，則 best 渲染農場將毫無用處。

雖然價格更高，但x86具有更好的單線程支持和可用軟件。雖然 ondie ram可能具有較低的延遲，但是更多和更快 ram可能很方便。

”所以，如果我將大約20個或更多的覆盆子集群組成，每個集群具有1 GB RAM，最終結果是否會有20 GB RAM？”

否，您將在每個系統中執行部分任務的X線程上運行，是的因此，您可以將渲染管理器設置為執行4個任務，每個任務的RAM高達512mb，然後在許多處理一個幀的系統上 split 渲染。

我將從軟件開始。檢查它會運行在什麼地方。毫無意義地使用只能在x86上運行的軟件構建樹莓派群集，並且如果GPU加速可以為您的特定軟件帶來良好的效果，則最終可能會使用合適的PC和視頻卡。我以前的工作是通過許多 許多 x86內核發誓的，所以我的回答反映了這一點。

對於硬件，我認為Jeff Atwood所寫的“踏板車計算機”將是一個很好的基線。如果您想犧牲一些性能以節省成本，甚至可以便宜得多

350美元（或10 pis）讓您獲得

  i5-5200 Broadwell 2核/ 4線程CPU在2.2 Ghz-2.7 Ghz16GB DDR3 RAM128GB M.2 SSD雙千兆Realtek 8168以太網端口前4個USB 3.0端口/後4個USB 2.0端口雙HDMI輸出 

具有HT的更快的x86內核。

您不會遇到笨拙的100mbps以太網連接受到USB瓶頸的困擾

您可以獲得相當快的板載存儲空間（這也可以如果您需要更多交換，那就更好了。

您得到的線程更少，但單線程性能更好（無論如何都很好！）。

我也個人遇到了rpi安裝失敗的問題，而且，這些問題具有實際硬盤驅動器（以及固態硬盤）沒有慢速SD卡，並且更加可靠。

仔細看，與一台像樣的低端計算機相比，pi集群將是一個糟糕選項。

當然不是！群集中的每個節點都必須能夠加載所有紋理/幾何圖形等。因此，這會將源數據的總大小限制為（小於）1GB，但為20個副本。

，請考慮按需租用EC2實例： https://aws.amazon.com/ec2/pricing

例如，每小時收費1.68美元的c3.8xlarge將呈現比一組PI快得多，並且更易於配置和設置。

（取決於您的位置，可能與運行20倍PI的電力在同一個球場。）

如果新的pi3的速度如此之快（從mips報告中查看），大約需要26個才能與一個Haswel Xeon或i7相等，那麼我得出結論，使用台式機處理器要便宜一些。我的台式機具有32GB的RAM，因此比您從26個1GB節點獲得的內存要多，並且由於代碼無需重複26次，因此您需要的內存更少。

對於我看到的群集較舊的pis，則需要4倍！我認為pi-zero也是如此。因此，對於實際使用來說毫無意義，但是以便宜的方式擁有一個用於測試集群軟件的平台，因此它實際上是集群。

說實話，這取決於您要計算的內容。 Raspberry Pi用途廣泛，可以做很多不同的事情。物聯網，個人計算機，超級計算機，服務器等。

如果進行群集，則可以使用Pi增加設置的功能。有很多超級計算機是基於pi構建的，用於哈希和處理數據。

以雲計算為例，並了解您可以從根本上在雲框架內創建集群和超級計算機。

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那麼您應該了解，在Google雲端，AWS，AZURE或Bluemix上添加GPU會增加您正在運行的實例的價格。

很多時候，它是昂貴的，甚至更多。昂貴，僅添加一個GPU實例。

例如，在google cloud中，對於一個8核VM實例，您最多可以有8個gpu實例。

現在，將所有您不僅要花錢購買所有的樹莓派和所有的電費，而且要了解您可能在大多數情況下都最好運行1個樹莓派。 g是樹莓派，用於連接到雲計算服務。

有一些演示可以試用雲計算服務，但是幾乎沒有，這些演示都不允許您在演示帳戶上試用GPU實例。

所以我只使用樹莓派，運行ubuntu mate，然後連接到IBM bluemix和或Google cloud。以創建集群。

唯一要咬的東西這樣一來，如果您需要運行xcode，那麼雲中的應用程序開發就很糟糕，因為您可以夢見，找到一個該死的MacOS映像，而無需購買自己的雲，就可以在雲中上傳到VM。

除非您創建用於物理顯示目的的某種機械化的機器人集群。

這是我的2美分。