mpi+openmp(OpenMP,MPI,MapReduce 比较)
导读:参考:...
参考:
http://blog.csdn.net/zhuliting/article/details/5911018
OpenMP和MPI是并行编程的两个手段 ,对比如下:
OpenMP:线程级(并行粒度);共享存储;隐式(数据分配方式);可扩展性差; MPI:进程级;分布式存储;显式;可扩展性好 。OpenMP采用共享存储 ,意味着它只适应于SMP,DSM机器,不适合于集群 。MPI虽适合于各种机器 ,但它的编程模型复杂:
需要分析及划分应用程序问题 ,并将问题映射到分布式进程集合; 需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问题; 调试MPI程序麻烦; MPI程序可靠性差 ,一个进程出问题 ,整个程序将错误;其中第2个问题感受深刻。每次听我们部门并行组的人做报告 ,总是听到他们在攻克通信延迟大和负载不平衡的问题 。一种并行算法的好坏就看它有没有很好的解决这两个问题 。
与OpenMP ,MPI相比 ,MapReduce的优势何在呢?
自动并行; 容错; MapReduce学习门槛低 。附:
SMP(Symmetric multi-processing) ,共享总线与内存 ,单一操作系统映象 。在软件上是可扩展的,而硬件上不能 。 DSM(distributed shared memory) ,SMP的扩展 。物理上分布存储;单一内存地址空间;非一致内存访问;单一操作系统映象 。相关评论:
OpenMP在科学计算方面居于统治地位 ,对于多线程方面(包括多核)有很大的优势 。
OpenMP+MPI的组合方式在集群方面有很成熟的案例 。MapReducesh是Google的人研究出来的一个模型,开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型
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