这不是关于 MPI 的特定技术编码方面的问题。我是 MPI 的新手，不想以错误的方式使用库而自欺欺人，因此在此处发布问题。
据我了解，MPI 是一种在分布式内存模型上构建并行应用程序的环境。
我有一个与 Infiniband 互连的系统，其唯一目的是执行一些非常耗时的操作。我已经破解了并行执行的算法，所以我实际上只是使用 MPI 在 Infiniband 上的多个节点之间传输数据（中间步骤的结果），我相信可以简单地使用 OpenIB 来完成。
我是否以正确的方式使用 MPI？还是我歪曲了系统的初衷？
在你的算法中只使用 MPI_Send 和 MPI_Recv 很好。随着算法的发展，您会获得更多的经验等。您可能会发现更“高级”的 MPI 功能（例如 Gather、Reduce 等障碍和集体通信）的用途。
完成工作所需使用的 MPI 构造越少越简单，MPI 就越能与您的问题相匹配——您可以说大多数库和语言，作为一个实际问题，可以说是一个抽象问题。
是的，您也可以编写原始 OpenIB 调用来完成您的工作，但是当您需要迁移到以太网集群、大型共享内存机器或下一个大型互连时会发生什么？MPI 是中间件，因此，它的一大卖点是您不必花时间编写网络级代码。
在复杂性范围的另一端，不使用 MPI 的时间是当您的问题或解决方案技术表现出足够的活力时，MPI 的使用（最具体地说，它的过程模型）是一个障碍。像Charm++（披露：我是 Charm++ 的开发人员）这样的系统可以让您根据更细粒度的单元进行问题分解，并且它的运行时系统管理这些单元到处理器的分配以确保负载平衡，并跟踪它们的位置是要适当地引导沟通。
另一个不常见的问题是动态数据访问模式，其中诸如全局数组或 PGAS 语言之类的东西会更容易编码。