超级计算：每个节点更少的节点和更多的CPU节点，与更多的节点和每个节点较少的CPU。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Python中的multiprocessing模块来实现超级计算：

import multiprocessing

# 定义一个计算函数
def calculate_task(data):
    result = data * 2 # 假设这是一个复杂的计算任务
    return result

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个包含更多CPU节点的Pool对象
    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())

    # 使用map函数将计算任务分发给不同的节点
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    results = pool.map(calculate_task, data_list)

    # 打印结果
    print(results)

    # 关闭Pool对象
    pool.close()

在这个示例中，我们首先导入了multiprocessing模块。然后，我们定义了一个计算函数calculate_task，该函数接收一个参数data，并将其乘以2，模拟一个复杂的计算任务。接下来，在主程序中，我们创建了一个包含更多CPU节点的Pool对象，使用multiprocessing.cpu_count()函数获取当前机器的CPU核心数作为进程数。我们还定义了一个包含计算任务数据的列表data_list。然后，我们使用pool.map函数将计算任务分发给不同的节点，并将结果保存在results列表中。最后，我们打印出结果并关闭Pool对象。

这个示例展示了如何使用多个CPU节点来进行超级计算，同时每个节点处理更少的数据。你可以根据自己的需求和实际情况进行修改和调整。