doMC vs doSNOW vs doSMP vs doMPI: почему различные параллельные серверы для foreach не эквивалентны функционально?

У меня есть несколько тестовых фрагментов кода, которые я запускал на разных машинах, всегда с одинаковыми результатами. Я думал, что философия различных пакетов do ... заключается в том, что их можно взаимозаменяемо использовать в качестве бэкэнда для% dopar% foreach. Почему это не так?

Например, этот фрагмент кода работает:

library(plyr)
library(doMC)
registerDoMC()
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE)

Хотя каждый из этих фрагментов кода не работает:

library(plyr)
library(doSMP)
workers <- startWorkers(2)
registerDoSMP(workers)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE) 
stopWorkers(workers)

library(plyr)
library(snow)
library(doSNOW)
cl <- makeCluster(2, type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE) 
stopCluster(cl)

library(plyr)
library(doMPI)
cl <- startMPIcluster(count = 2)
registerDoMPI(cl)
x <- data.frame(V= c("X", "Y", "X", "Y", "Z" ), Z = 1:5)
ddply(x, .(V), function(df) sum(df$Z),.parallel=TRUE) 
closeCluster(cl)

Во всех четырех случаях foreach (i = 1: 3, .combine = "c")% dopar% {sqrt (i)} дает точно такой же результат, поэтому я знаю, что пакеты установлены и работают правильно на каждой машине, на которой я их тестировал.

Что такое doMC чем отличается от doSMP, doSNOW и doMPI?