GMP 模型为什么要有 P ？-GO面试指南

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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。

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