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mpi+openmp(OpenMP,MPI,MapReduce 比较)

时间2025-05-04 15:19:37分类IT科技浏览4048
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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