Raspberry pi 多个系统在多个SoC上共享资源'；s

我从以前的项目/学习中得到了一些树莓Pi，我想把他们的资源集中起来制作一个差速驱动机器人

两个Pi分别有一个摄像头用于视觉系统，一个连接到Arduino以读取模拟传感器，一个用于驱动电机，最后一个Pi是“控制”并承载一个用户界面（web app）。这里没有什么特别的！但我希望能够分享所有Pi的资源，以提高性能

我对共享资源的看法是两种方法之一：

1） 使用分布式memcached作为RAM集群，并在一个CPU上运行每个子系统，以避免数据争用

或

2） 使用消息传递层在所有CPU上分发处理

为了避免很多头痛，我想我可以使用MPI，因为它在消息传递方面起到了很大的作用。然而，我似乎找不到任何使用MPI的机器人技术项目的例子

当MPI用于监督学习或基因组学（相同的代码和大型数据集）时，它看起来是最简单的设计

在我的例子中，每个子系统运行的代码都与其他子系统非常不同。但例如，vision系统在成百上千的图像流上运行相同的代码。因此，为什么不使用MPI作为愿景，并让“控制”计划在其启动/停止时进行

然后将其输出用作下一个系统的输入，该系统也运行相同的代码，因此可以并行

所以我的问题是：

MPI不是一种常见的方法，这有什么原因吗 这是机器人学的吗？如果是，为什么以及什么是好的替代方案

---

GPU有一个CUDA-MPI，所以这种方法可能不太牵强？

@HighPerformanceMark我同意，每个子系统运行非常不同的代码。但例如，vision在图像流上运行相同的代码。那么，为什么不使用MPI来实现愿景，让“大脑”安排它的启动和停止时间，并将其输出用作下一个系统的输入，下一个系统也运行相同的代码，因此可以并行。思想？有一个CUDA-MPI btw和GPU的是理想的图像分析。但是我没有5个：）在性能上比第一个设计有所提高1）我同意！这是一个令我兴奋的行动方案，但这并不意味着它是正确的