GMP 模型是一种在多个处理器之间分配任务的并行计算模型。在 GMP 模型中,P 是指处理器的数量,用于描述可以并行执行任务的处理器的数量。每个处理器都可以执行一些特定的计算任务,同时通过消息传递与其他处理器进行通信。
在 GMP 模型中,通常会使用 MPI (Message Passing Interface) 库来进行处理器之间的消息传递。MPI 提供了一组函数,使得不同的处理器可以相互通信,以便协调任务的执行。
下面是一个简单的使用 MPI 的 GMP 模型示例代码,其中定义了 4 个处理器 (P=4),并将任务平均分配给不同的处理器:
from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
size = comm.Get_size()
rank = comm.Get_rank()
# 定义任务
tasks = [i for i in range(100)]
# 计算每个处理器需要处理的任务数量
task_count = len(tasks) // size
remainder = len(tasks) % size
if rank < remainder:
task_count += 1
offset = rank * task_count
else:
offset = rank * task_count + remainder
# 将任务分配给不同的处理器
if rank == 0:
for i in range(1, size):
if i < remainder:
send_count = task_count + 1
else:
send_count = task_count
comm.send(tasks[offset:offset+send_count], dest=i)
my_tasks = tasks[:task_count]
else:
my_tasks = comm.recv(source=0)
# 处理任务
results = []
for task in my_tasks:
result = do_work(task)
results.append(result)
# 汇总结果
if rank == 0:
for i in range(1, size):
results.extend(comm.recv(source=i))
else:
comm.send(results, dest=0)
# 显示结果
if rank == 0:
print(results)
在这个示例代码中,我们首先使用 MPI 获取了处理器的数量和当前处理器的标识符 (rank)。然后,我们将任务平均分配给不同的处理器,并使用 MPI 进行消息传递和结果汇总。最后,我们在 rank=0 的处理器上显示了结果。
可以看到,这个示例代码中使用了 P 参数来表示处理器的数量,以便在不同的处理器之间分配任务和协调计算。