メッセージ指向のミドルウェアとは、Advanced Message Queuing Protocolなどのテクノロジーを指しています。
明らかに、AMQP は MPI とは異なる獣ですが、マスター/スレーブ方式で動作する分散メモリ計算は、AMQP を使用して自明に実装できると思います。AMQP は、スレーブのキューを管理する代わりに、ピースを完成させるときにスレーブへの公平な作業分配を処理できます。マスターで明示的に動作します。
AMQP の追加の利点 (何千ものマシンが一緒に動作している場合) は、単一のマシンが停止してもMPI_Bcasts での計算の進行が停止しないMPI_Bcastことです。計算全体の進行を妨げます。
AMQP が分散計算のタスク調整に使用されている例はありますか?
更新: Gearmanは、フォールト トレラントな分散計算に対する非常に優れたアプローチを提供します。
分散計算と並列計算を区別することは有益だと思います。私は、並列計算は分散計算のサブクラスであると考えています。分散コンピューティングでは、問題に取り組むために多くのプロセッサが使用され、問題はさまざまなタスクに分解される可能性があり（たとえば、非常に単純な例を示すためにクライアントサーバー）、プロセッサはさまざまなコードを実行する可能性があります。
ただし、並列計算では、各プロセッサが同じコードを実行している可能性がありますが、データの異なる部分を処理します。
現在、分散コンピューティングが終了し、並列が開始するハードで高速なラインはありませんが、スペクトルの両端を見ると、非常に異なる特性を持つ標準的な例があります。グーグルは分散コンピューティングの標準的な例を示すかもしれないが、大規模なスーパーコンピューターセンターが実行する種類の科学的シミュレーションは並列計算の標準的な例を提供すると思います。
上記のすべては、あなたの質問に対する私の答えの背景にすぎません。
はい、確かにAMQPを使用して並列計算に取り組むことができ、はい、MPIを使用して分散計算を実装することもできますが、スペクトルの両端用に設計されたプロトコルの機能に苦労していると思います。
いいえ、並列計算と呼ばれるものを実行するためにAMQPを使用している人は誰も知りません。