我有一个执行蒙特卡罗模拟的程序。目前我已针对OpenMP和OpenCL编写了该程序的版本，并希望了解在LAN上的计算机之间分配工作负载的最佳方法。
我的第一个想法是编写一个基于套接字的客户端/服务器应用程序，服务器将把工作单元分开发送给客户端，然后客户端完成它们并发回结果。为了利用具有快速CPU和GPU的系统，我可以在系统上运行多个客户端程序实例（-omp和-ocl可执行文件）。
然而，套接字编程很少令人愉快，并且很难做到正确（决定协议等）。因此我决定看一下看起来不错的MPI，虽然我不确定当你想要将CPU + GPU加入到混合中时它的效果如何，或者我的服务器规定的“工作单位”的适用程度如何。（确定哪个过程）要采样的问题空间的区域是非平凡的，因此需要有感知的主进程来协调事物。）
因此，我有兴趣知道在我遇到类似的情况下是否还有其他选择或其他选择。
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你的描述有点模糊，但它对MPI来说肯定是可行的。 GPU的添加无关紧要，因为MPI并不关心MPI调用本身的代码（我曾经编写过一个使用Qt进行可视化和线程处理的MPI应用程序）。
我能看到的最大的警告是，MPI程序由一个程序的多个实例组成：如果您的OpenMP和OpenCL解决方案是单独的应用程序，那么您不能只生成两个并且将它们全部一起运行。但是，您可以编写一个简单的包装器应用程序，例如，使用OpenMP解决方案生成一个线程，使用OpenCL解决方案生成另一个线程。使用MPI运行此包装应用程序将获得所需的结果，但当然通信可能会有点棘手（在线程之间共享通信器信息等）。