【华为机试】GPU算力问题

该博客探讨了如何充分利用GPU算力,确保在每秒钟都有新增任务的情况下,优化任务分配,使得GPU不会空闲。问题核心是确定在GPU每次能执行固定数量任务的限制下,完成所有任务所需的最短时间。输入参数包括GPU的最大任务执行数和任务数组,输出为执行所有任务所需的时间。示例中展示了在GPU一次最多执行4个任务时,至少需要5秒来完成任务。

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题目描述:

为了充分发挥Gpu算力,
需要尽可能多的将任务交给GPU执行,
现在有一个任务数组,
数组元素表示在这1s内新增的任务个数,
且每秒都有新增任务,
假设GPU最多一次执行n个任务,
一次执行耗时1s,
在保证Gpu不空闲的情况下,最少需要多长时间执行完成。

输入描述

第一个参数为gpu最多执行的任务个数
取值范围1~10000
第二个参数为任务数组的长度
取值范围1~10000
第三个参数为任务数组
数字范围1~10000

输出描述

执行完所有任务需要多少秒

示例1

输入
3
5
1 2 3 4 5
输出
6

示例2

输入
4
5
5 4 1 1 1
输出
5

说明

一次最多执行4个任务,最少耗时5s

代码

import java.util.Scanner;

public class OneStar_05 {
   
    public static void main(String[] args
华为GPU调度主要涉及到对图形处理器单元进行任务调度和资源分配,以实现高效的并行计和图形渲染。 首先,GPU调度要考虑任务调度算法。常见的算法有最短作业优先(SJF)、最短剩余时间优先(SRTF)、轮转算法等。这些算法会根据任务的特性、优先级和时间片等信息进行任务排序和分配,以确保高优先级任务先被执行,同时避免长任务占用资源过久。 其次,GPU调度需要考虑资源分配。GPU硬件包括线程、计单元、内存等资源,调度时需要均衡分配,避免资源浪费和冲突。可以使用动态分区算法,将资源按需分配给不同的任务,实现资源的高效利用。 此外,GPU调度还需要考虑任务间的依赖关系。某些任务可能依赖于其他任务的结果,因此需要进行前驱任务的完成检测,确保各任务按正确的顺序执行。同时,也要注意任务之间的并行度,尽量减少任务间的依赖关系,提高系统整体的并行计效率。 最后,对于大规模任务的调度,可以使用分布式调度算法,将多个GPU节点进行协同调度,提高系统的整体处理能。分布式调度算法可以根据网络拓扑和负载情况,智能分配任务给各个节点,实现负载均衡、任务的高效调度。 综上所述,华为GPU调度需要考虑任务调度算法、资源分配、任务依赖关系和分布式调度等因素,以提高GPU系统的性能、并行计效率和图形渲染质量。
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