对集群计算而言，使用MPICH2连接并控制各个节点，使用 OpenMP 在节点内充分对CPU及各个CPU核心进行并行化，是比较低成本且万精油的解决方案。（异构计算估计要OpenCL 或者 CUDA 参与，没搞过）。MPI(CH2)是应用于分布式计算设施的并行化技术，OpenMP与之对应
对集群计算而言，使用MPICH2连接并控制各个节点，使用 OpenMP 在节点内充分对CPU及各个CPU核心进行并行化，是比较低成本且万精油的解决方案。（异构计算估计要OpenCL 或者 CUDA 参与，没搞过）。MPI(CH2)是应用于分布式计算设施的并行化技术，OpenMP与之对应，用于共享存储设施。MPI与OpenMP合作时，一般把任务首先划分为一级粒度（粗），而后，MPI分发送到计算节点上，节点内采用OpenMP来进行算法级并行化。
如果是计算密集型但存储不多的任务，直接使用MPI分发处理数据，而后归并即可。
如果是计算密集型同时输入非常大，输出很少，则把输入数据准备在集群内某一台机器上，并用光纤链接的局域网文件系统共享发布。MPI派发数据的索引而不是数据本身，而后归并处理结果。
如果是计算密集型，输入很大，输出也很大，则考虑全部在分布式文件系统中实施。
在考虑是否把数据复制到各个节点时，主要考虑是复制的代价大，还是共享访问的流量大。对需要反复随机访问的数据，还是复制到各个节点。对顺序读取一次即可完成处理的数据，直接共享访问。
