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这个J-7无人机最大的用途还是用着群殴战术上面，也就是采用一拥而上的大集群作战战术。面对的是敌方高价值集群目标，比如机场、重型武器阵地、甚至大型舰队这样的假想作战对象。
在这种作战模式之下，杜克觉得完全可以采用集群运算方式，同之前他将超级小型机通过集群运算实现近似超级计算机功能一样，将多架相邻的J-7无人机通过无线宽带连接起来，准备让未来的J-7无人机具有集群运算能力。
在这种情况下，为了适应J-7无人机以后作战的群殴战术，杜克就没有必要选择安装8颗最新式CPU的超级工作站来做这个运算核心，虽然这种工作站运算能力做得很强，但是价格比起4颗同类的低一档工作站服务器来说，价格要昂贵4到5倍，而运算能力却没有增加到价格这么多倍数。
如果选择成本较低的4颗CPU工作站服务器，通过3台以上工作站联合运算，就能够获得近似8颗CPU高端超级工作站服务器的运算速度。
按照在克里上面的模拟测试，2台低端工作站联合运算速度基本上可以接近原来高性能工作站百分之八十以上的运算性能，当接入3台就能够超过，而同时接入的工作站集群越大，运算性能越好，尽管这个性能扩充不是无限制，因为一方面无线传输的速度有限，这种联合集群运算需要大量数据交换，当机群规模扩大到一定程度就会面临这个数据传输瓶颈。
另外一个方面，同时接入的服务器越多，其实也就意味着需要同时处理的图像也会越多，当在几架飞机相邻飞行的情况下，他们拍摄到的图像有很大一部分是相同的，而克里开发的这个图像处理应用能够自动识别出相同的图像，大大加快相邻飞机“看到”的同样图像识别，但是集群出动情况下，相距较远的飞机拍摄到的图像没有这么多相似性，那么在处理上就不会太快。
根据这个特性，克里开发出来的新集群运算应用程序，能够根据飞机集群空间坐标位置信息，通过无线通讯系统，将相邻3-5架飞机上的服务器形成一个小运算集群，正好可以完美地实时处理经过区域的图像，识别出该区域可能的潜在攻击目标与整个集群进行共享，或者通过卫星将这个结果传回后方进行确认。
这个在软件架构上增加了无数的复杂性，没有克里这种超级计算机辅助，杜克肯定是无法完成这些超级复杂的集群算法，但是经过这么一折腾，每一架J-7无人机花费在工作站服务器上的费用就降低到原来的四分之一到五分
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