आप की जरूरत है या चाहते हैं या नहीं एमपीआई या OpenMP (या दोनों) भारी प्रकार निर्भर करता है आपके द्वारा चलाए जा रहे एप्लिकेशन का, और क्या आपकी समस्या अधिकतर स्मृति-बाध्य या सीपीयू-बाध्य (या दोनों) है। इसके अलावा, यह उस हार्डवेयर के प्रकार पर निर्भर करता है जिस पर आप चल रहे हैं। कुछ उदाहरण:
उदाहरण 1
आप बनता है की जरूरत है, क्योंकि आप, उदाहरण के लिए स्मृति से बाहर चल रहे हैं आपके पास सिमुलेशन है और समस्या का आकार इतना बड़ा है कि आपका डेटा अब एक नोड की स्मृति में फिट नहीं है। हालांकि, डेटा पर आपके द्वारा किए जाने वाले ऑपरेशन अपेक्षाकृत तेज़ होते हैं, इसलिए आपको अधिक कम्प्यूटेशनल पावर की आवश्यकता नहीं होती है।
इस मामले में आप शायद एमपीआई का उपयोग करना चाहते हैं और प्रत्येक नोड पर एक एमपीआई प्रक्रिया शुरू करना चाहते हैं, जिससे कम से कम संचार सीमित करते समय उपलब्ध स्मृति का अधिकतम उपयोग करना है।
उदाहरण 2
आप आम तौर पर छोटे डेटासेट है और केवल अपने आवेदन, जो computationally भारी है तेजी लाने के लिए चाहते हैं। इसके अलावा, आप समांतरता के बारे में सोचने में ज्यादा समय नहीं बिताना चाहते हैं, लेकिन सामान्य रूप से आपके एल्गोरिदम अधिक।
इस मामले में ओपनएमपी आपकी पहली पसंद है। आपको केवल यहां कुछ और बयान जोड़ने की ज़रूरत है (उदा। आपके लूप के सामने जो आप तेजी से बढ़ाना चाहते हैं), और यदि आपका प्रोग्राम बहुत जटिल नहीं है, तो ओपनएमपी स्वचालित रूप से आपके लिए बाकी करेगा।
उदाहरण 3
आप यह सब चाहते हैं। आपको अधिक मेमोरी की आवश्यकता है, यानी अधिक कंप्यूटिंग नोड्स, लेकिन आप जितनी ज्यादा हो सके अपनी गणना तेज करना चाहते हैं, यानी प्रति कोर एक से अधिक कोर पर चल रहे हैं।
अब आपका हार्डवेयर खेल में आता है। मेरे व्यक्तिगत अनुभव से, यदि आपके पास प्रति नोड (4-8) केवल कुछ कोर हैं, तो ओपनएमपी (यानी ओपनएमपी थ्रेड इत्यादि शुरू करने) के सामान्य ओवरहेड द्वारा बनाए गए प्रदर्शन दंड प्रोसेसर-आंतरिक के ओवरहेड से अधिक है एमपीआई संचार (यानी उन प्रक्रियाओं के बीच एमपीआई संदेशों को भेजना जो वास्तव में स्मृति साझा करते हैं और उन्हें एमपीआई को संवाद करने की आवश्यकता नहीं होगी)।
हालांकि, यदि आप अधिक कोर प्रति नोड (16+) वाली मशीन पर काम कर रहे हैं, तो हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग करना आवश्यक हो जाएगा, यानी एक ही समय में एमपीआई और ओपनएमपी के साथ समानांतरता। इस मामले में, आपके कम्प्यूटेशनल संसाधनों का पूरा उपयोग करने के लिए हाइब्रिड समांतरता आवश्यक होगी, लेकिन यह कोड और बनाए रखने के लिए भी सबसे कठिन है।
सारांश
आप एक समस्या है कि बहुत छोटे सिर्फ एक नोड पर चलाने के लिए है, तो OpenMP का उपयोग करें। यदि आप जानते हैं कि आपको एक से अधिक नोड (और इस प्रकार निश्चित रूप से एमपीआई की आवश्यकता है) की आवश्यकता है, लेकिन आप प्रदर्शन पर कोड पठनीयता/प्रयास का समर्थन करते हैं, केवल एमपीआई का उपयोग करें। यदि एमपीआई का उपयोग केवल आपको वह गति प्रदान नहीं करता है जिसे आप चाहें/आवश्यकता है, तो आपको यह सब करना होगा और हाइब्रिड जाना होगा।
आपके दूसरे प्रश्न (यदि यह स्पष्ट नहीं हुआ है) में:
यदि आप सेटअप करते हैं तो आपको एमपीआई की आवश्यकता नहीं है (क्योंकि आपकी इच्छा हमेशा एक नोड पर चलती है), ओपनएमपी का उपयोग करें तेज हो लेकिन अगर आपको पता है कि आपको एमपीआई की ज़रूरत है, तो मैं इसके साथ शुरू करूंगा और बाद में केवल ओपनएमपी जोड़ूंगा, जब आप जानते हैं कि आपने एमपीआई के लिए सभी उचित अनुकूलन विकल्पों को समाप्त कर दिया है।
कार्यक्रम के लिए आपकी भविष्य की योजनाओं पर बेहतर क्या निर्भर करता है। हालांकि, ओपनएमपी बहुत आसान है। –
वाक्यांश के रूप में इस सवाल रचनात्मक नहीं है; एसओ के मानकों, अच्छे उत्तरों से प्राप्त करने के लिए 'बेहतर' बहुत ही व्यक्तिपरक है। –