GPU调度

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

为了实现这个任务，我们需要编写一个 JavaScript 函数来计算 GPU 完成所有任务所需的最少时间。根据题目描述，我们可以按照以下步骤来解决这个问题：

1. 读取输入：获取 GPU 每次可以执行的最大任务数 n 和任务数组 tasks。
2. 计算总任务数：将任务数组中的所有元素相加，得到总任务数。
3. 计算所需时间：用总任务数除以 GPU 每次可以执行的最大任务数 n，并向上取整，得到所需的最少时间。

下面是具体的实现代码：

function minTimeToCompleteTasks(n, tasks) {
    // 计算总任务数
    const totalTasks = tasks.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0);
    
    // 计算所需时间，向上取整
    const timeNeeded = Math.ceil(totalTasks / n);
    
    return timeNeeded;
}

// 示例输入
const n = 5; // GPU 每次最多执行的任务数
const tasks = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]; // 任务数组

// 调用函数并输出结果
console.log(minTimeToCompleteTasks(n, tasks)); // 输出结果

解释

1. 计算总任务数：使用 reduce 方法将任务数组中的所有元素相加，得到总任务数 totalTasks。
2. 计算所需时间：使用 Math.ceil 方法将总任务数除以 n 的结果向上取整，得到所需的最少时间 timeNeeded。

示例

假设 n = 5，任务数组 tasks = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]，则：

• 总任务数 totalTasks = 3 + 1 + 4 + 1 + 5 + 9 + 2 + 6 + 5 + 3 = 40
• 所需时间 timeNeeded = Math.ceil(40 / 5) = 8