在将我的应用程序分成各种任务并将其转换为多线程环境时，我已经意识到从根本上说我的基本概念是错误的：OpenCL不适合我需要在我的应用程序中执行的操作，但仅限于问题的数学部分。
所以在这一点上我想知道我是否可以使用MPI在不同的设备上启动n个线程，然后在设备有GPU的情况下启动OpenCL内核。
这是常见的事情，还是使用MPI排除OCL，反之亦然？
我的目标是在计算机上运行应用程序并使用连接到它的任何设备（如果存在），以增加计算能力并分享任务。任务本身分为处理数字（非常适合OCL），OGL呈现来自数据处理部分的结果，UI管理和交互以及数据管理（保存，存储，替换）。
根据我的理解，MPI无法像OCL那样将线程传递给GPU，但是OCL主要用于数学运算，所以如果我的应用程序需要访问网络来检索信息，它就不会有任何好处，或者如果需要使用OGL来绘制线程的结果;在这种情况下，最好的选择是MPI。
任何关于可行选择的建议都将得到更多的赞赏。
答案 0 :(得分：5)
这绝对可行（见this question and answer）。所有MPI确实会产生程序的多个实例并处理它们之间的通信。它不关心在每个单独节点上本地执行什么操作。例如，有一次我写了一个MPI程序，其中主程序使用Qt来可视化从工人那里收到的数据。
答案 1 :(得分：5)
MPI和OpenMP是HPC的一种非常标准的混合编程模型。对MPI和OpenCL进行相同的操作没有实际或理论上的限制。
MPI可以处理进程之间的通信，而openCL处理GPU上的计算密集型部分。
通常，只要环境一致（相同的操作系统，相同的库版本，相同的架构等），将任何库与MPI一起用作多台机器上的一组不同进程之间的协调语言没有任何限制。 / p>