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OpenMP和MPI是并行编程的两个手段,对比如下:
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:
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?
附:
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
以上为转载!
有了OpenMP,MPI,为什么还要MapReduce? (转载)
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