mpi

做个开心的码农

用 MPI 技术去验证亲和数组合的个数。
要求验证数据，程序运行时间大于20分钟以上。

FishC

要用 MPI（消息传递接口）技术验证亲和数组合的个数，并且确保程序运行时间超过20分钟，你可以采取以下步骤：

1. **理解亲和数组合**：确保你清楚亲和数组合是什么。一种常见的亲和数组合问题是找到和为特定值的数组中元素的组合。

2. **设计算法**：选择一个合适的算法用于验证组合的个数，比如递归回溯、动态规划或暴力搜索。暴力搜索通常较慢，可以帮助达到长时间运行的目标。

3. **并行化任务**：
   - 使用 MPI 将组合的计算分配给多个处理器。
   - 确定分工策略，比如将不同的数据块分配给不同的进程或将不同的组合尝试分配到各个节点。

4. **编写 MPI 程序**：
   - 初始化 MPI 环境 (`MPI_Init`)。
   - 获取总进程数和当前进程的 rank。
   - 用 rank 来分配每个进程的工作数据集。
   - 每个进程计算其负责部分的亲和数组合。
   - 使用 `MPI_Reduce` 或 `MPI_Gather` 来收集结果，并在主进程上汇总。

5. **测试程序**：
   - 用小规模数据先行测试以确保程序正确。
   - 调整数组和目标和的大小，使计算复杂度足够，以确保程序运行超过20分钟。

6. **测量运行时间**：
   - 使用 MPI 的时间函数（`MPI_Wtime`）在程序开始和结束时打点，统计程序运行的总时间。

以下是一个简单代码结构示例：

1. #include <mpi.h>
   
2. #include <stdio.h>
   
3. #include <stdlib.h>
   
4. 
   
5. // 假设存在一个函数来计算单个进程的组合数量
   
6. int calculate_combinations(int rank, int size, ...);
   
7. 
   
8. // 主程序
   
9. int main(int argc, char** argv) {
   
10.     MPI_Init(&argc, &argv);
    
11. 
    
12.     int world_rank, world_size;
    
13.     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);
    
14.     MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);
    
15. 
    
16.     double start_time = MPI_Wtime();
    
17. 
    
18.     // 各个进程计算其负责任务
    
19.     int local_count = calculate_combinations(world_rank, world_size, ...);
    
20. 
    
21.     // 汇总结果
    
22.     int total_count;
    
23.     MPI_Reduce(&local_count, &total_count, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
    
24. 
    
25.     double end_time = MPI_Wtime();
    
26. 
    
27.     // 仅主进程显示结果
    
28.     if (world_rank == 0) {
    
29.         printf("Total combinations: %d\n", total_count);
    
30.         printf("Execution time: %.2f seconds\n", end_time - start_time);
    
31.     }
    
32. 
    
33.     MPI_Finalize();
    
34.     return 0;
    
35. }

复制代码

确保在函数中合理设计你的组合搜索，以确保计算密集度以达到20分钟以上的运行时间。根据需求调整代码细节。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。