Não sou especialista em clusters do beowulf, mas pelo que entendi eles podem ser configurados para se comportarem como se fossem um grande computador. O método para que uma aplicação use memória e cpu de cada nó no cluster requer que a aplicação seja escrita usando coisas como MPI, PVM e MPICH. O Blender não faz uso destes, portanto, exigiria uma alteração de código bastante profunda para aproveitar essa configuração.
No entanto, o blender tem um processamento de rede disponível. Basicamente, você configura uma máquina como mestre que rastreia as tarefas de renderização e vários computadores como escravos para fazer o trabalho. Então você tem um cliente na sua área de trabalho que envia a tarefa de renderização para o mestre e obtém o resultado de volta. BlenderCookie tem um tutorial cobrindo o básico. Enquanto o vídeo é cidadão, apenas a informação principal é detalhada na página. A principal desvantagem da renderização da rede é a falta de suporte para o cálculo de simulações usando essa configuração. A outra consideração é que se destina a animações, cada nó renderiza um quadro completo.
Você também pode configurar seu próprio farm de renderização. Usando opções CLI ou scripts python, você pode fazer com que cada computador renderize imagens. Com um pouco de esforço, você pode criar um script que posicione as câmeras para dividir uma imagem final em renderizações separadas que podem ser unidas.