4

我想写一个分布式软件系统（你可以比在单个电脑上更快地执行程序的系统），它可以执行不同类型的程序。（因为它是一个学校项目，我可能会执行像 Prime finder 和 Pi 这样的程序计算器）

我的偏好是它应该使用 .NET 为 C# 编写，具有良好的文档，编写简单（在使用 .NET 的 C# 中不是新的，但我不专业）并且能够轻松地为网格编写任务和/或直接从 .exe 将程序加载到网络。

我看了一点：

  1. MPAPI
  2. 利用（来自炼金术的制造商）
  3. NGrid（过时？）

哪一个最适合我的情况？你对他们有什么经验吗？

附言。我知道这里有很多类似的问题，但它们要么已经过时，没有正确的答案，要么没有回答我的问题，因此我选择再次提问。

4

2 回答 2

2

我刚刚联系了 Utilify 的创始人 (Krishna Nadiminti)，虽然目前积极的开发已经暂停，但他已经在 Bitbucket 上发布了所有源代码。

我认为值得继续这个项目，因为目前还没有可比的替代品（甚至是商业的）。我可能会开始研究它，但不要等我:)。

于 2013-03-29T13:35:44.330 回答
0

遇到同样的问题。我试过 NGrid、Alchemi 和 MS PI.net。毕竟我决定开始我自己的开源项目来玩，在这里查看：http: //lucygrid.codeplex.com/。

更新：

查看 PI 示例的外观：传递给AsParallelGrid的函数将由网格节点执行。您可以使用它运行 DEMO 项目。

/// <summary>
/// Distributes simple const processing
/// </summary>
class PICalculation : AbstractDemo
{

    public int Steps = 100000;
    public int ChunkSize = 50;
    public PICalculation()
    {

    }

    override
    public string Info()
    {
        return "Calculates PI over the grid.";
    }


    override
    public string Run(bool enableLocalProcessing)
    {
        double sum = 0.0;
        double step = 1.0 / (double)Steps;
        /* ORIGINAL VERSION
        object obj = new object();

        Parallel.ForEach(
            Partitioner.Create(0, Steps),
            () => 0.0,
            (range, state, partial) =>
            {
                for (long i = range.Item1; i < range.Item2; i++)
                {
                    double x = (i - 0.5) * step;
                    partial += 4.0 / (1.0 + x * x);
                }
                return partial;
            },
            partial => { lock (obj) sum += partial; });
        */
        sum = Enumerable
            .Range(0, Steps)
            // Create bucket
            .GroupBy(s => s / 50)
            // Local variable initialization is not distributed over the grid
            .Select(i => new 
            {
                Item1 = i.First(),
                Item2 = i.Last() + 1, // Inclusive
                Step = step
            })
            .AsParallelGrid(data =>
            {
                double partial = 0;
                for (var i = data.Item1; i != data.Item2 ; ++i)
                {
                    double x = (i - 0.5) * data.Step;
                    partial += (double)(4.0 / (1.0 + x * x));
                }
                return partial;
            }, new GridSettings()
            {
                EnableLocalProcessing = enableLocalProcessing
            })
            .Sum() * step;
        return sum.ToString();

    }
}
于 2015-01-26T18:47:37.073 回答