Django是一款基于Python语言的高级Web框架，它的易用性和高可扩展性使得它成为了很多Web应用开发的首选。

在一些需要进行大量计算的场景，使用单机的算力往往无法满足需求。为了提高计算速度和效率，我们可以考虑使用集群算力。

本文将介绍如何使用Django搭建一个集群算力平台，用于任务分发、计算和结果返回。

1.架构设计
本文采用Master-Worker模式，Master节点负责任务分发和结果合并，Worker节点负责任务执行和结果返回。

将Master和Worker分别部署在不同的服务器上，它们之间通过网络通讯进行数据交流。

2.实现步骤
2.1. 创建Django项目

使用Django的命令行工具创建一个新的项目：

django-admin startproject cluster

2.2. 创建Master应用和Worker应用

使用Django的命令行工具创建两个新的应用：

python manage.py startapp master
python manage.py startapp worker

2.3. 编写Master应用

Master应用的主要功能是任务分发和结果合并。在Master应用的views.py中，编写以下代码：

import json
import requests

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

worker_urls = ['http://worker1', 'http://worker2', 'http://worker3']

@csrf_exempt
def distribute(request):
    data = json.loads(request.body)
    task = data['task']
    results = []
    for url in worker_urls:
        response = requests.post(url + '/compute', json=data)
        results.append(response.json())
    final_result = combine_results(results)
    return JsonResponse({'result': final_result})

def combine_results(results):
    # TODO: implement the result combination logic
    pass

在以上代码中，distribute函数接收来自客户端的任务请求，并将任务分发给多个Worker节点进行计算。对于每个Worker节点返回的结果，Master节点需要将它们合并成最终结果。

2.4. 编写Worker应用

Worker应用的主要功能是从Master节点接收任务、进行计算，并将结果返回给Master节点。在Worker应用的views.py中，编写以下代码：

import json

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

@csrf_exempt
def compute(request):
    data = json.loads(request.body)
    task = data['task']
    result = compute_task(task)
    return JsonResponse({'result': result})

def compute_task(task):
    # TODO: implement the task computation logic
    pass

在以上代码中，compute函数接收来自Master节点的任务请求，并进行计算。计算完成后，Worker节点将结果返回给Master节点。

3.部署和测试
部署Master应用和Worker应用时，需要将它们分别部署到不同的服务器上，并保证它们之间可以互相访问。可以使用Nginx或HAProxy等工具进行负载均衡。

测试时，可以使用Postman等工具向Master节点发送任务请求，并观察结果返回情况。

4.总结
在本文中，我们介绍了如何使用Django搭建一个集群算力平台。通过Master-Worker模式，我们可以将大量计算任务分发给多个Worker节点进行计算，并将结果合并返回给客户端，从而提高计算效率和速度。