1. 面试官：介绍一种创新的并行编程模型，以及该模型在分布式计算中的应用场景。

2. 面试官：探讨并行编程模型与框架在多核处理器架构上的性能优化方法。

3. 面试官：分析并行编程模型在大规模集群上的资源管理和调度策略。

4. 面试官：如何在并行编程模型中实现任务分解和负载均衡，避免数据倾斜和性能瓶颈？

5. 面试官：设计一种支持任务级并行性和数据级并行性的编程框架，并探讨其在科学计算领域的应用。

6. 面试官：比较MPI和OpenMP并行编程模型的优缺点，以及适用的应用场景。

7. 面试官：探讨异步计算模型在分布式系统中的性能挑战，以及解决方案。

8. 面试官：如何实现分布式计算中的容错机制，确保在节点故障时系统能够恢复并继续运行？

9. 面试官：分析分布式处理框架在大规模数据分析中的并行计算策略，包括任务调度和数据共享方面的设计。

10. 面试官：讨论MapReduce编程模型的设计理念和核心思想，以及其在大规模数据处理中的优势和局限性。