怎样才能让一台电脑为另一台电脑提供算力支持？

如何让一台电脑为另一台电脑提供算力支持？家里有两台闲置的电脑，但配置较差，有什么简单的方法能让一台电脑为另一台电脑提供GPU、CPU的算力支持

让两台闲置电脑协同是工作完全可行的，但需要根据你的技术水平和使用场景来选对方法。假如你会一点编程，那么就可以采用分布式计算框架来让两台电脑的GPU/CPU联手干活；但要是你是一个小白，想要零门槛利用闲置资源，那么现如今也有一些算力共享平台也可以帮助你实现。

先说说用现成平台共享闲时算力攻略

它可以让你想利用电脑空闲时间来“赚点零花钱”或者来支持科研工作，你只需要下载软件注册账号直接用成熟平台最省心。但这类平台会自动检测电脑闲置状态，如果你在一个时段不用的话，可以暂停计算任务，一操作就自动暂停，完全不影响正常使用。

例如可以用算了么，下载客户端后注册添加设备，就能贡献GPU算力支持科学研究，按贡献获得收益（单卡每小时约1-2元）。但使用也有条件，那就是使用需要有独立GPU，也需要一个有100G空间的盘符！

例如：还有处理3D渲染任务的云渲染平台，比较适合有GTX1660以上显卡的电脑，每月能赚800-3000元。

这样的平台有这么几个方面优势，第一全程自动化，第二无需任何技术配置；但也有缺点，那就是只能被动接收平台任务，无法指定两台电脑协同跑自己的程序。

接下来说说进阶方案，先给答案，那就是用分布式框架让两台电脑“组队”

让两台电脑联手跑自己的程序（比如AI训练、复杂计算），需要用TensorFlow/PyTorch这类框架手动配置。接下来我一以PyTorch为例，步骤如下：

1、环境准备：两台电脑都装CUDA 12.x和PyTorch分布式版。

2、写分布式代码：关键是用dist.init_process_group让两台电脑连起来，比如主电脑（IP:192.168.1.100）设为rank=0，副电脑设为rank=1，代码会自动同步计算结果。

3、启动任务：主电脑运行python dist_train.py --master-addr 192.168.1.100，副电脑运行python dist_train.py --master-addr 192.168.1.100 --rank 1，两台电脑就会协同训练模型了。

实测效果：实测RTX 3090+RTX 4090组合跑ResNet50，训练速度能提升75%以上

小结：这种分布式组队更加适合懂Python编程的技术爱好者，适合需要跑AI模型或科学计算的用户；当需要注意，你需要需要手动写代码，对网络稳定性要求高（建议用有线连接，开启Jumbo Packet优化吞吐量）。

最后一个方案（专业方案）GPU虚拟化，适合企业级需求，家用慎选

假如你的电脑是高端NVIDIA专业卡（如Tesla/A100），能将vGPU技术把物理GPU虚拟成多个实例，只要你的显卡达到Windows Server系统和企业级显卡许可就可以，但普通家用电脑基本用不上。

这种方案延迟低（<5ms），适合多用户同时使用，但配置极其复杂，还要额外买授权，个人用户不推荐。

最后说两句，如果电脑配置较差（比如显卡是GTX1050以下），建议优先用算了么这类平台，毕竟跑复杂任务可能反而比单台电脑还慢（网络传输会抵消部分算力提升）。要是真想体验分布式计算，先从简单的Python脚本练手，比如用两台电脑分工计算圆周率，感受一下协同工作的原理再逐步深入。闲置电脑利用的核心是“不浪费”，哪怕只是每天贡献几小时算力，长期下来也是笔不错的收获。