SBC集群性价比极低，但玩起来很有趣

# SBC集群性价比极低，但乐趣无穷 来源：https://www.jeffgeerling.com/blog/2026/deskpi-super4c-sbc-cluster/ Waveshare HomeRack Mini Rack 机架中的 DeskPi Super4C SBC 集群板 上图是安装在8U迷你机架中的全新[DeskPi Super4C](https://amzn.to/4w4rUOq)。Super4C是一款4节点Raspberry Pi CM5集群板，它解决了我在旧款[Super6C](https://www.jeffgeerling.com/blog/2022/6-raspberry-pis-6-ssds-on-mini-itx-motherboard/)上遇到的两个痛点。 我测试这块板子的时间，差不多与参与启动[SBCC 2026](https://sbcc.sdsc.edu/main-page.html)（面向学生的单板集群竞赛）同期。十几支大学队伍展开对决，用6000美元的预算运行最好的迷你HPC集群，并用几天时间对[六项HPC工作负载](https://single-board-cluster-competition.github.io/sbcc26-competition-site/grading.html)进行基准测试。 我决定用*去年*买的四块16GB CM5来装点DeskPi寄给我的测试板——当时它们每块售价125美元。而如今，在经过[最新一轮涨价](https://www.jeffgeerling.com/blog/2026/dram-pricing-is-killing-the-hobbyist-sbc-market/)后，每块大约要*300美元*。 我制作了一个视频，评测了Super4C和Waveshare的新款迷你机架[HomeRack](https://amzn.to/3P9T8CR)，并发布在YouTube上： 在那个机架搭建中，我还测试了Waveshare的[HomeRack Pi 7英寸触摸面板支架](https://amzn.to/4t7nlQU)，以及一个正好能塞进底部的[Tripp-Lite迷你UPS](https://amzn.to/4n3hfzH)。如果你对硬件感兴趣，可以去看视频。 ## 恰到好处的集群 这篇博文主要想指出的，是DeskPi在Super4C中修复的两个烦人问题——我认为他们是通过将计算模块数量从6个减少到4个（从而获得宝贵的板面空间）来解决的： - **远程管理**：现在有一个ESP32可通过WiFi（未来还将支持以太网）实现对集群的“无灯光”管理——至少是电源控制和监控¹(https://www.jeffgeerling.com/blog/2026/deskpi-super4c-sbc-cluster/#fn:1)。 - **冗余以太网和电源**：这块板子为每个CM5插槽提供两个以太网连接（一个来自USB 3.0总线的2.5 Gbps网卡，一个来自CM5自带Broadcom网卡的1 Gbps连接）。它还有两个19V DC桶形插孔电源输入，并会在两者之间切换到电压较高的那个。 视频里详细介绍了板子的其他功能，但我提到它对于SBC集群爱好者来说算是“恰到好处”的板子；它有足够的功能来解决Super6C中的痛点，但又不至于复杂到让价格超出业余爱好者的预算。 带ESP32用于远程管理的DeskPi Super4C 我不推荐为了*性价比*而购买这样的集群。你买这种东西的理由，是为了在桌面上小规模地捣鼓HPC，而不用让一堆耗电的二手迷你PC或旧服务器来给房间加热。 它也可能在其他一些小众应用场景中有用： - 多摄像头/多节点视觉处理系统，每个CM5配一到两个摄像头（最多8个摄像头，每个Pi配一个AI加速器） - 一个微型4电脑板，每个节点都有HDMI显示屏 - 用于Arm项目或CI的小型构建农场 - 用于轻量应用的微型冗余边缘集群 不过，如果你只是想建一个小型家庭实验室，并且不在意学习网络或多节点部署/协调：那就买一台迷你PC。如今你可以用500-600美元买到一台不错的迷你PC（配有32GB RAM），即使在内存价格高企的情况下也是如此。 配备16GB CM5的DeskPi Super4C 照目前来看，用四块带eMMC和2GB RAM的Pi CM5搭建一个最小集群，成本将接近600美元。而像上图那样的集群则接近1400美元！就像我说的，这与性价比无关。 ## 竞赛对标 看看这个由四块CM5（总共16个A76 CPU核心和64GB LPDDR5 RAM）搭建的集群，与SBCC学生集群相比表现如何，是件很有趣的事。 以下是它在HPL中的表现： DeskPi Super4C与SBCC 2026 HPL结果对比 总体表现还不错！在我的启动演讲中，我告诉学生们，我怀疑那些使用Orange Pi 5 Max板子的团队有很大机会夺冠——至少在HPL测试中，他们排到了第二！ 再看效率方面，我的Super4C集群也处于中游位置： DeskPi Super4C HPL效率与SBCC 2026结果对比 另一个与之不相上下的集群（PlumJuice）同样运行在Raspberry Pi 5上（共9台），所以很高兴看到不同集群之间效率的一致性。 在*两个*比较中的异类，是由四台[Minisforum X1 Pro-370](https://store.minisforum.com/products/minisforum-ai-x1-pro-370-mini-pc)迷你PC组成的集群——他们把主板从机箱里拆了出来，这样更符合“单板”电脑的精神 :) 以下是HPL结果前列的集群规格一览： DeskPi Super4C与HPL SBCC其他节点类型对比 NTHU团队的AMD节点为了更高效率而降频（AMD和Intel似乎把默认频率推得远超必要水平，想来是为了相互较劲），他们还[通过ROCm在iGPU上编译了HPL](https://single-board-cluster-competition.github.io/sbcc26-competition-site/teams/nthu.html#benchmarks)以获取一些加速。 你可以说这是作弊，因为大多数人看到Minisforum PC不会想到“SBC”，但我认为这是对规则的创造性解读。 再说了，NTHU团队并*没有*赢得总冠军。Kent Ridge团队赢了，他们用的是一组16块Orange Pi 5 Max。 我真希望我上大学那会儿就有SBCC。既然没有，我很高兴至少能[cosp lay成系统管理员](https://www.redshirtjeff.com/shop/p/cosplaying-as-a-sysadmin-shirt)，并搭建自己的小集群来与今天的结果对比。 如果你只是需要运行一个家庭实验室，这些集群项目已经不再有意义了。但如果你想用放在桌面上的集群来学习HPC，它们还是挺有趣的。