分布式算力（Distributed Computing Power）指通过地理分散的多个计算节点协同工作，共同完成大规模计算任务的技术架构。其核心目标是突破单节点性能瓶颈，提升系统容错性与可扩展性。
分布式算力系统通常包含三层：
资源层：由PC、服务器、边缘设备等异构节点组成。
调度层：通过Kubernetes、YARN等工具实现任务分配与负载均衡。
应用层：提供MapReduce、Spark等分布式计算框架，支持并行处理。
数据分片：将任务拆分为子任务，分发至不同节点处理。
一致性协议：如Paxos、Raft，确保多节点数据同步。
容错机制：通过副本冗余与心跳检测保障系统稳定性。
区块链网络：比特币、以太坊等通过分布式节点验证交易。
物联网（IoT）：边缘设备协同处理传感器数据，减少云端压力。
大数据分析：分布式存储（如HDFS）与计算（如Spark）结合处理PB级数据。
高可用性：单节点故障不影响整体运行。
成本效益：可利用闲置算力资源（如个人电脑参与分布式计算项目）。
低延迟：边缘节点就近处理数据，适合实时应用。
通信开销：节点间数据传输可能成为性能瓶颈。
一致性难度：分布式事务处理复杂度高。
安全风险：节点数量增加导致攻击面扩大。
SETI@home：利用全球志愿者电脑分析射电望远镜数据，寻找外星文明信号。
Fold@home：通过分布式算力模拟蛋白质折叠，助力新冠药物研发。
5G与边缘计算的普及将推动分布式算力向“去中心化云”演进，结合区块链技术实现算力交易市场化。同时，AI驱动的智能调度算法将进一步优化资源利用率。
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