Основой вычислительной среды кластера Beowulf является параллельная вирутальная машина PVM. PVM (Параллельная Виртуальная Машина) - это пакет программ, который позволяет использовать связанный в локальную сеть набор разнородных компьютеров, работающих под операционной системой Unix, как один большой параллельный компьютер. Таким образом, проблема больших вычислений может быть весьма эффективно решена за счет использования совокупной мощности и памяти большого числа компьютеров. Пакет программ PVM легко переносится на любую платформу. Исходные тексты, свободно распространяемые netlib, был скомпилирован на компьютерах начиная от laptop и до CRAY.

Параллельную виртуальную машину можно определить как часть средств реального вычислительного комплекса (процессоры, память, периферийные устройства и т.д.), предназначенную для выполнения множества задач, участвующих в получении общего результата вычислений. В общем случае число задач может превосходить число процессоров, включенных в PVM. Кроме того, в состав PVM можно включать довольно разнородные вычислительные машины, несовместимые по системам команд и форматам данных. Иначе говоря, Параллельной Виртуальной Машиной может стать как отдельно взятый ПК, так и локальная сеть, включающая в себя суперкомпьютеры с параллельной архитектурой, универсальные ЭВМ, графические рабочие станции и все те же маломощные ПК. Важно лишь, чтобы о включаемых в PVM вычислительных средствах имелась информация в используемом программном обеспечении PVM. Благодаря этому программному обеспечению пользователь может считать, что он общается с одной вычислительной машиной, в которой возможно параллельное выполнение множества задач.

PVM позволяет пользователям использовать существующие аппаратные средства, для решения намного более сложных задач при минимальной дополнительной стоимости. Сотни исследовательских групп во всем мире используют PVM, чтобы решить важные научные, технические, и медицинские проблемы, а так же используют PVM как образовательный инструмент, для преподавания параллельного программирования. В настоящее время, PVM стал де факто стандартом для распределенных вычислений.

Главная цель использования PVM - это повышение скорости вычислений за счет их параллельного выполнения. Функционирование PVM основано на механизмах обмена информацией между задачами, выполняемыми в ее среде. В этом отношении наиболее удобно реализовывать PVM в рамках многопроцессорного вычислительного комплекса, выделив виртуальной машине несколько процессоров и общее или индивидуальные (в зависимости от условий) ОЗУ. Использование PVM доспустимо как на многопроцессорных компьютерах (SMP) так и на вычислительных комплексах, построенных по кластерной технологии. При использовании PVM, как правило, значительно упрощаются проблемы быстрого информационного обмена между задачами, а также проблемы согласования форматов представления данных между задачами, выполняемыми на разных процессорах

Эффективное программирование для PVM начинается с того, что алгоритм вычислений следует адаптировать к составу PVM и к ее характеристикам. Это очень творческая задача, которая во многих случаях должна решаться программистом. Кроме задачи распараллеливания вычислений с необходимостью возникает и задача управления вычислительным процессом, координации действий задач - участников этого процесса. Иногда для управления приходится создавать специальную задачу, которая сама не участвуя в вычислениях, обеспечивает согласованную работу остальных задач - вычислителей.

Ранее вскользь упоминалось, что при параллельных вычислениях необходимо программировать специальные действия по координации работы задач, такие как процессы запуска задач на процессорах кластера, управление обменом данных между задачами и пр. Также следует четко определить "область деятельности" для каждой задачи.

Наиболее простой и популярный способ организации параллельного счета выглядит следующим образом. Сначала запускается одна задача (master), которая в коллективе задач будет играть функции координатора работ. Эта задача производит некоторые подготовительные действия, например инициализация начальных условий, после чего запускает остальные задачи (slaves), которым может соответствовать либо тот же исполняемый файл, либо разные исполняемые файлы. Такой вариант организации параллельных вычислений предпочтительнее при усложнении логики управления вычислительным процессом, а также когда алгоритмы, реализованные в разных задачах, существенно различаются или имеется большой объем операций (например, ввода - вывода), которые обслуживают вычислительный процесс в целом.