OpenMP和MPI的区别（不断总结、汇总、更新中）

最新推荐文章于 2025-11-25 10:58:57 发布
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#openmp #并行编程 #高性能计算 #线程 #MPI

本文对比了OpenMP和MPI这两种并行编程手段的特点。OpenMP适用于共享存储模型，粒度为线程级，更适合SMP和DSM机器，但可扩展性较差；而MPI则采用分布式存储模型，粒度为进程级，适用于更广泛的机器类型，尽管其编程模型较为复杂，但具有较好的可扩展性。
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；






From：http://www.zhihu.com/question/20188244/answer/29370435 

mpi和openmp的区别
一只笨蛋的博客
08-15 1199
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mc_故事与你的博客
04-01 4112
目前公开文献可查到比较早提出的定义是Gottlieb等人在1989年《高性能计算》一书中给出的。Gottlieb等认为：并行计算是一种计算类型，其中许多计算或计算过程的执行是同时执行的。并行计算的目的是加快计算速度。我国学者张林波在其编写的教材《并行计算导论》中对并行计算进行了描述性定义：并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者求解应用问题规模的目的。
【超算中心都在用的并行技术】：如何实现MPI与OpenMP的最优负载均衡？
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掌握高性能计算中的 MPI 与多线程结合（C+++OpenMP）关键技术，实现超算场景下CPU资源的高效利用。通过混合并行策略优化负载均衡，提升大规模计算任务性能，适用于集群多核节点协同计算。方法实用高效，值得收藏。
MPI和OPENMP混合编程详解
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康奈尔大学资源，mpi和openmp混合编程详解，有一定参考价值。
OpenMP和MPI并行模式的区别？
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1.OpenMP   OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(Compiler Directive),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。它支持的语言包括：C语言、C++、Fortran；不过，用以上这些语言进行程序开发时，并非需要特别关注的地方，因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP，例如：Sun Compiler,GNU Compiler、Intel Com
OpenMP与MPI
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08-29 1万+
文章目录一、OpenMP和MPI的对比1.1 线程与进程1.2 openMP和MPI的区别二、openMP的简单使用2.1 openMP的原理2.1.1 基于线程的并行2.1.2 明确的并行2.1.3 Fork-Join模型2.1.4 数据范围2.1.5 嵌套并行2.1.6 动态线程2.1.7 简单使用三、OpenMP的使用3.1 编译器指令3.2 实例 一、OpenMP和MPI的对比 1.1 线程与进程 进程：是资源分配的最小单位。是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争
OpenMP-MPI:使用 MPI 在 OpenMP 和 Parallel Reducer 中计算页面排名
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OpenMP和MPI（Message Passing Interface）都是并行计算的重要框架，分别在共享内存和分布式内存系统中发挥作用。本项目"OpenMP-MPI:使用 MPI 在 OpenMP 和 Parallel Reducer 中计算页面排名"旨在结合这两种技术，...
12、OpenMP与MPI并行计算：原理、实践与性能分析
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05-20 784
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/yu132563/article/details/83501870 1.OpenMP OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(CompilerDirective),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。它支持的语言包括：C语言、C++、Fortran；不过，用以上这些语言进行程序开发时，并非需要特别关注的地方，因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP，例如：SunCompiler,GNUCompiler、Inte...
OpenMP和MPI比较
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04-29 6702
     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；
Openmp和MPI并行程序设计的区别
YDM6211的博客
11-08 1197
对于同一个进程的多个线程来说，由于它们只是独占自己的栈内存，堆内存是共享的，因此数据交换十分地容易，直接通过共享变量就可以进行交换，编程模型非常简单易用，并且对于操作系统来说，线程的上下文切换成本也比进程低很多。猿代码科技，现向国家大力输送先进计算行业的人才，助力国家智能科技产业的升级发展。而MPI则是多进程的并发编程模型，相当于你自己调用fork——每一个进程的内存地址空间都是独立的，它们彼此之间几乎什么都不共享，只能通过进程间通信（IPC）来交换彼此的数据，因此编程难度明显要大很多。
并行方法openMP和MPI介绍与比较
weixin_41971870的博客
03-16 4508
并行处理parallel processing 并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面，可以节省大型和复杂问题的解决时间。要想使并行处理，首先要对程序进行并行化处理，也就是说将工作的部分分配到不同线程中。并行处理由于存在相互关联的问题，因此不能自动实现。常用的程序并行处理方法有openMP和MPI。 openMP openmp是由Ope...
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并行计算：OpenMP和MPI
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总结来说，OpenMP适合单节点多核的并行计算，易于实现和编程，而MPI适合多节点的分布式计算，具有更好的可扩展性，但编程复杂度较高。相反，如果任务是大规模分布式的，并且需要跨节点的通信和数据传输，MPI将更加合适。此外，OpenMP和MPI也可以结合使用，在节点内部使用OpenMP进行并行计算，再通过MPI实现跨节点的通信和数据交换，这样可以充分利用共享内存和分布式计算的优势。然而，OpenMP的。OpenMP和MPI是两种常见的并行计算模型，它们在并行编程中扮演着重要的角色，但各有特点和适用场景。
C++并行计算：OpenMP与MPI全解析
qq2745567641的博客
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OpenMP：以简单易用的编译制导语句实现多核并行，适合快速将串行程序并行化，是单节点性能优化的首选。MPI：通过消息传递支持跨节点集群并行，扩展性强，是大规模科学计算与分布式应用的标准方案。混合模型：结合两者优势，在现代集群系统中提供最佳性能与扩展性。未来，随着异构计算（CPU+GPU+FPGA）的普及，并行编程模型将进一步发展，如OpenMP对GPU的支持（target指令）、MPI与CUDA的混合编程等。掌握OpenMP与MPI的核心思想，将为适应未来并行计算架构奠定坚实基础。
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