игра брюс 2048
Главная / Программирование / Введение в методы параллельного программирования / Тест 9

Введение в методы параллельного программирования - тест 9

Упражнение 1:
Номер 1
Какие способы распределения элементов матрицы между процессорами вычислительной системы изложены в данной лекции?

Ответ:

 (1) поэлементное разделение матрицы 

 (2) ленточное разделение матрицы 

 (3) блочное разделение матрицы 


Номер 2
Какие способы разделения элементов матрицы между процессорами вычислительной системы используются для разработки параллельных алгоритмов умножения матрицы на вектор?

Ответ:

 (1) только ленточная схема разделения данных 

 (2) только блочная схема разделения данных 

 (3) ленточная и блочная схемы разделения данных 


Номер 3
При разработке параллельных алгоритмов для матричных вычислений за основу выбирается разделение данных, потому что:

Ответ:

 (1) при проведении реальных расчетов приходится иметь дело с матрицами, которые не могут быть полностью помещены в память одного процессора 

 (2) для разных элементов матриц применяются разные вычислительные алгоритмы 

 (3) одни и те же вычислительные действия повторяются для разных элементов матриц, то есть имеет место параллелизм по данным 


Упражнение 2:
Номер 1
При выполнении параллельного алгоритма, основанного на разделении матрицы на горизонтальные полосы, сбор данных результирующего вектора выполняется при помощи:

Ответ:

 (1) операции передачи сообщений типа «точка-точка» 

 (2) операции обобщенного сбора данных 

 (3) операция редукции данных 


Номер 2
Какая коммуникационная операция используется при выполнении параллельного алгоритма умножения матрицы на вектор, основанного на разделении матрицы на вертикальные полосы?

Ответ:

 (1) операция широковещательной рассылки 

 (2) операция передачи данных от всех процессоров всем процессорам 

 (3) передача данных от одного процессора другому процессору вычислительной системы 


Номер 3
Какая коммуникационная операция используется в параллельном алгоритме умножения матрицы на вектор, основанном на блочном разделении матрицы, для получения блоков результирующего вектора на процессорах, составляющих одну строку процессорной решетки?

Ответ:

 (1) операция передачи сообщений типа «точка-точка» 

 (2) операция обобщенной редукции данных 

 (3) операция циклического сдвига 


Упражнение 3:
Номер 1
Для эффективного выполнения параллельного алгоритма умножения матрицы на вектор, основанного на блочном разделении матрицы, необходимо, чтобы процессоры вычислительной системы были объединены в топологию:

Ответ:

 (1) решетка или полный граф 

 (2) гиперкуб 

 (3) звезда 


Номер 2
Для эффективного выполнения параллельного алгоритма умножения матрицы на вектор, основанного на разделении матрицы на горизонтальные полосы, необходимо, чтобы процессоры вычислительной системы были объединены в топологию:

Ответ:

 (1) линейка 

 (2) гиперкуб или полный граф 

 (3) кольцо 


Номер 3
Для эффективного выполнения параллельного алгоритма умножения матрицы на вектор, основанного на разделении матрицы на вертикальные полосы, необходимо, чтобы процессоры вычислительной системы были объединены в топологию:

Ответ:

 (1) звезда 

 (2) решетка 

 (3) гиперкуб или полный граф 


Упражнение 4:
Номер 1
На основании результатов экспериментов, представленных в лекции, можно сказать, что наибольшее ускорение демонстрирует:

Ответ:

 (1) алгоритм, основанный на разделении матрицы на горизонтальные полосы 

 (2) алгоритм, основанный на разделении матрицы на вертикальные полосы 

 (3) алгоритм, основанный на блочном разделении матрицы 


Номер 2
С ростом числа процессоров, согласно теоретической оценке, наибольшее ускорение демонстрирует:

Ответ:

 (1) алгоритм, основанный на разделении матрицы на горизонтальные полосы 

 (2) алгоритм, основанный на разделении матрицы на вертикальные полосы 

 (3) алгоритм, основанный на блочном разделении матрицы 


Номер 3
Какие алгоритмы обладают наилучшими теоретическими показателями ускорения и эффективности (в случае, когда не учитываются затраты на передачу данных между процессорами):

Ответ:

 (1) алгоритм, основанный на ленточном разделении матрицы 

 (2) алгоритм, основанный на блочном разделении матрицы 

 (3) все алгоритмы обладают идеальными показателями ускорения и эффективности 


Упражнение 5:
Номер 1
Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время math нсек. Латентности сети math нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки чему будет равно теоретическое ускорение при использовании 2 процессоров:

Ответ:

 (1)

 (2) 1.5 

 (3) 1.98 


Номер 2
Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время math нсек. Латентности сети math нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки чему будет равно теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров:

Ответ:

 (1)

 (2) 3,97 

 (3)


Номер 3
Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время math нсек. Латентности сети math нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки чему будет равно теоретическая стоимость при использовании 2 процессоров:

Ответ:

 (1) 200000000 

 (2) 01313412 

 (3) 221313412 


Упражнение 6:
Номер 1
Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время math нсек. Латентности сети math нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы блоки (количество блоков по строкам и по строкам равно и равно  math, где p – количество процессоров), чему будет равно теоретическая стоимость при использовании 4 процессоров:

Ответ:

 (1) 200000000 

 (2) 02646984 

 (3) 419991256 


Номер 3
Пусть перед программистом поставлена задача перемножения матрицы на вектор. Размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время math нсек. Латентности сети math нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и в системе занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на блоки (количество блоков по строкам и по строкам равно и равно  math, где p – количество процессоров), чему будет равно теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров:

Ответ:

 (1) 0,04 

 (2) 0,48 

 (3) 0.9 




Главная / Программирование / Введение в методы параллельного программирования / Тест 9