Главная / Программирование /
Оптимизация приложений с использованием библиотеки Intel Math Kernel Library. Уровень 1 / Тест 1
Оптимизация приложений с использованием библиотеки Intel Math Kernel Library. Уровень 1 - тест 1
Упражнение 1:
Номер 1
Какой раздел библиотеки Intel (R) Math Kernel Library содержит процедуры, выполняющие умножение 2-х плотных матриц?
Ответ:
 (1) BLAS 
 (2) Sparse BLAS 
 (3) PARDISO 
 (4) LAPACK 
 (5) DFT 
Номер 2
Какой раздел библиотеки Intel (R) Math Kernel Library содержит процедуры, выполняющие умножение 2-х разреженных матриц?
Ответ:
 (1) BLAS 
 (2) Sparse BLAS 
 (3) PARDISO 
 (4) LAPACK 
 (5) DFT 
Номер 3
Какой раздел библиотеки Intel (R) Math Kernel Library содержит процедуры, выполняющие преобразование Фурье?
Ответ:
 (1) BLAS 
 (2) Sparse BLAS 
 (3) PARDISO 
 (4) LAPACK 
 (5) DFT 
Номер 4
Какой раздел библиотеки Intel (R) Math Kernel Library содержит процедуры, выполняющие умножение плотной матрицы на вектор?
Ответ:
 (1) BLAS 
 (2) Sparse BLAS 
 (3) PARDISO 
 (4) LAPACK 
 (5) DFT 
Номер 5
Какой раздел библиотеки Intel (R) Math Kernel Library содержит процедуры, выполняющие умножение разреженной матрицы на вектор?
Ответ:
 (1) BLAS 
 (2) Sparse BLAS 
 (3) PARDISO 
 (4) LAPACK 
 (5) DFT 
Номер 6
Какие операционные системы поддерживает библиотека Intel (R) Math Kernel Library?
Ответ:
 (1) Microsoft Windows XP 
 (2) Microsoft Windows 7 
 (3) Symbian OS 
 (4) Red Hat Linux 
 (5) MacOS X 
 (6) BSD 
Упражнение 2:
Номер 1
Для каких компонент библиотеки Intel (R) Math Kernel Library поддерживается параллелизация для систем с распределенной памятью (MPI)?
Ответ:
 (1) BLAS 
 (2) Sparse BLAS 
 (3) Cluster DFT 
 (4) PARDISO 
 (5) ScaLAPACK 
Номер 2
Библиотеку Intel (R) Math Kernel Library можно приобрести
Ответ:
 (1) как отдельный продукт 
 (2) в составе Intel Composer XE 
 (3) в составе Intel IPP 
Номер 3
В поставку библиотеки Intel (R) Math Kernel Library входят
Ответ:
 (1) Intel (R) MKL manual, содержащий описание функций 
 (2) Intel (R) MKL User Guide, описывающий как использовать библиотеку 
 (3) примеры использования функций библиотеки 
Номер 4
Какое значение переменной MKL_NUM_THREADS
является правильным, в случае когда система состоит из двух 4-х ядерных процессоров, а код пользователя, из которого вызывается фунцкция MKL, распараллелен на 4 потока (OMP_NUM_THREADS=4)
?
Ответ:
 (1) MKL_NUM_THREADS=1
 
 (2) MKL_NUM_THREADS=2
 
 (3) MKL_NUM_THREADS=4
 
Номер 5
Для каких операционных систем есть версии библиотеки Intel (R) Math Kernel Library?
Ответ:
 (1) Linux 
 (2) Windows 
 (3) Mac OS 
Упражнение 3:
Номер 1
Какие из следующих BLAS1 подпрограмм предназначены для работы с комплексными данными?
Ответ:
 (1) caxpy
 
 (2) ddot
 
 (3) sswap
 
 (4) izamax
 
 (5) scnrm2
 
Номер 2
Какая из двух функций вычислит скалярное произведение векторов с лучшей точностью?
Ответ:
 (1) sdsdot
 
 (2) sdot
 
Номер 3
Какая из функций возвращает евклидову норму вектора?
Ответ:
 (1) sasum
 
 (2) dzasum
 
 (3) scnrm2
 
 (4) idamax
 
Номер 4
Какие из функций возвращают первую норму вектора?
Ответ:
 (1) sasum
 
 (2) dzasum
 
 (3) scnrm2
 
 (4) idamax
 
 (5) dasum
 
Упражнение 4:
Номер 1
Функциональность BLAS2 покрывает
Ответ:
 (1) операции над векторами 
 (2) матрично-векторные операции 
 (3) матрично-матричные операции 
 (4) решение систем линейных уравнений с треугольными матрицами коэффициентов 
Номер 2
В BLAS2 поддерживаются следующие форматы хранения матриц
Ответ:
 (1) ленточные 
 (2) общие 
 (3) разреженные 
 (4) упакованные 
 (5) треугольные 
Номер 3
В BLAS2 поддерживается умножение трехдиагональной матрицы на вектор
Ответ:
 (1) верно 
 (2) неверно 
 (3) зависит от значений входных аргументов 
Упражнение 5:
Номер 1
Функциональность BLAS3 покрывает
Ответ:
 (1) операции над векторами 
 (2) матрично-векторные операции 
 (3) матрично-матричные операции 
 (4) решение систем линейных уравнений с треугольными матрицами коэффициентов 
Номер 2
В BLAS3 поддерживаются следующие форматы хранения матриц
Ответ:
 (1) ленточные 
 (2) общие 
 (3) разреженные 
 (4) упакованные 
 (5) треугольные 
Номер 3
При вызове подпрограмм ?symm нет нужды задавать все элементы симметричной матрицы, так как используется только один из треугольников (верхний или нижний)
Ответ:
 (1) верно 
 (2) неверно 
Номер 4
Проверяются ли на вырожденность матрицы коэффициентов в подпрограммах BLAS2 и BLAS3, предназначенных для решения систем линейных уравнений с треугольными матрицами коэффициентов?
Ответ:
 (1) всегда проверяются 
 (2) не проверяются 
 (3) устанавливается специальными значениями входных параметров 
Номер 5
Вызов подпрограммы dsyrk из BLAS3 математически эквивалентен серии вызовов подпрограмм dsyr и dsyr2 из BLAS2. Верно ли, что соответствующие результаты должны побитно совпадать?
Ответ:
 (1) всегда верно 
 (2) всегда неверно 
 (3) верно, но не всегда 
Упражнение 6:
Номер 1
В LAPACK поддерживаются следующие форматы хранения матриц
Ответ:
 (1) ленточные 
 (2) общие 
 (3) разреженные 
 (4) упакованные 
Номер 2
Разложение Холецкого применимо для любой
Ответ:
 (1) матрицы общего вида 
 (2) симметричной матрицы 
 (3) вещественной симметричной положительно определенной матрицы 
 (4) комплексной эрмитовой положительно определенной матрицы 
 (5) комплексной симметричной матрицы 
Номер 3
LAPACK в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library предоставляет подпрограммы для LU разложения матриц
Ответ:
 (1) с выбором ведущего элемента по всей матрице 
 (2) с выбором ведущего элемента по столбцу 
 (3) без выбора ведущего элемента 
Номер 4
Параметр info, представленный в списке выходных аргументов многих подпрограмм LAPACK
Ответ:
 (1) должен быть проанализирован после вызова подпрограммы, так как содержит важную информацию 
 (2) может быть проигнорирован после вызова подпрограммы, как несущественный 
 (3) является входным и служит для переключения режима вычислений 
 (4) является выходным 
Номер 5
LAPACK в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library представляет подпрограммы для решения
Ответ:
 (1) недоопределенных систем уравнений 
 (2) систем линейных уравнений с квадратными матрицами коэффициентов 
 (3) переопределенных систем уравнений 
 (4) задач линейного программирования 
 (5) систем с матрицами коэффициентов неполного ранга 
 (6) задач оптимизации 
 (7) задачи наименьших квадратов с ограничениями (обобщенная постановка) 
 (8) обобщенной проблемы собственных значений 
 (9) нелинейной проблемы собственных значений 
Номер 6
Точность полученного решения системы линейных уравнений
Ответ:
 (1) можно оценить, вызвав специальные утилиты 
 (2) можно повысить, вызвав процедуры итерационного уточнения 
 (3) может быть крайне неудовлетворительной в случае плохо обусловленной матрицы коэффициентов 
 (4) всегда приемлемая, если использовать двойную точность представления чисел 
Упражнение 7:
Номер 1
Процедура mkl_dcoogemv
предназначена для
Ответ:
 (1) умножения плотной матрицы общего вида на вектор 
 (2) умножения разреженной матрицы, представленой в координатном формате, на вектор 
 (3) нахождения собственных чисел плотной матрицы 
 (4) обращения плотной матрицы 
 (5) обращения плотной симметричной матрицы 
 (6) нахождения максимального элемента в матрице 
 (7) конвертации из матрицы в координатном формата в плотную матрицу 
Номер 2
Какие процедуры предназначены для умножения симметричной матрицы в сжатом строчном формате на вектор
Ответ:
 (1) mkl_dcsrsymv
 
 (2) mkl_dcsrmv
 
 (3) mkl_scsrmv
 
 (4) mkl_ccsrsymv
 
 (5) mkl_csrgemm
 
Номер 3
Sparse BLAS позволяет
Ответ:
 (1) складывать две плотные матрицы 
 (2) вычислять собственные числа симметричной разреженной матрицы 
 (3) вычислять собственные числа симметричной плотной матрицы 
 (4) обращение плотной матрицы 
 (5) умножать матрицу в координатном формате на вектор 
Номер 4
Процедура mkl_dcsrmm
предназначена для
Ответ:
 (1) сложения двух плотных матриц 
 (2) вычисления собственных чисел симметричной разреженной матрицы 
 (3) вычисления собственных чисел симметричной плотной матрицы 
 (4) обращения плотной матрицы 
 (5) умножения матрицы в сжатом строчном формате на вектор 
 (6) умножения матрицы в сжатом строчном формате на плотную матрицу 
 (7) умножения двух матриц в сжатом строчном формате одна на другую 
Упражнение 8:
Номер 1
Процедура DftiCreateDescriptor
предназначена для
Ответ:
 (1) создания дескриптора, предназначенного для умножения матрицы на вектор 
 (2) создания дескриптора, предназначенного для выполнения преобразования Фурье 
 (3) аллоцирования массива для MKL DFTI процедур 
 (4) инизиализации и вычисления DST 
 (5) такой процедуры в библиотеке Intel (R) MKL нет 
Номер 2
Процедура DftiCommitDescriptor
предназначена для
Ответ:
 (1) записи DFTI дескриптора в файл 
 (2) подготовки дескриптора для использования при вычислениях DFT 
 (3) чтения дескриптора из файла 
 (4) печати содержимого дескриптора на экране 
Номер 3
Процедура DftiComputeForward
предназначена для
Ответ:
 (1) вычисления обратного преобразования Фурье 
 (2) вычисления прямого преобразования Фурье 
 (3) такой процедуры в библиотеке Intel (R) MKL нет 
Номер 4
Процедура DftiComputeBackward
предназначена для
Ответ:
 (1) вычисления обратного преобразования Фурье 
 (2) вычисления прямого преобразования Фурье 
 (3) такой процедуры в библиотеке Intel (R) MKL нет 
Упражнение 9:
Номер 1
Функциональность PARDISO в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library MKL позволяет
Ответ:
 (1) находить собственные значения матрицы 
 (2) решать системы линейных уравнений с разреженными коэффициентами 
 (3) параллельно умножать несколько разреженных матриц 
Номер 2
PARDISO в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library MKL работает с разреженными матрицами, представленными в следующих форматах
Ответ:
 (1) COO (Координатный формат) 
 (2) CSR (разреженный строчный формат), 3-массивное представление 
 (3) BSR (блочный разреженный строчный формат) 
 (4) CSC (разреженный столбцовый формат) 
Номер 3
Когда PARDISO работает с симметричной матрицей, матрица должна быть представлена
Ответ:
 (1) полностью 
 (2) нижне-треугольной частью полной матрицы, включая диагональ 
 (3) нижне-треугольной частью полной матрицы без диагонали 
 (4) верхне-треугольной частью полной матрицы, включая диагональ 
 (5) верхне-треугольной частью полной матрицы без диагонали 
Номер 4
PARDISO в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library поддерживает следующие типы матриц
Ответ:
 (1) симметричные 
 (2) эрмитовы 
 (3) прямоугольные 
 (4) положительно-определенные 
 (5) cтруктурно-симметричные 
 (6) комплексные 
Номер 5
Существуют следующие стадии (этапы) работы PARDISO в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library
Ответ:
 (1) переупорядочивание входной матрицы и символьная факторизация 
 (2) численная факторизация 
 (3) проверка правильности факторизации умножением факторов: A= L*U
 
 (4) преобразование Фурье второго порядка 
 (5) решение системы (прямой, диагональный, обратный шаг подстановки) 
 (6) освобождение используемой памяти 
Номер 6
Если в процессе факторизации на диагонали встретилось нулевое или «близкое к нулю» значение, PARDISO в составе библиотеки Intel (R) Math Kernel Library
Ответ:
 (1) выходит с ошибкой, если пользователь указал, что матрица положительно обусловленная 
 (2) заменяет это значение на eps = pow(10, -iparm(10)), чтобы продолжить факторизацию 
 (3) выполняет 2 шага итерационного уточнения для уменьшения невязки полученного решения «возмущенной» системы 
Упражнение 10:
Номер 1
В VML имеют префикс "v"
Ответ:
 (1) все функции 
 (2) математические функции и функции манипуляции с данными 
 (3) сервисные функции 
Номер 2
Каким образом функции VML сообщают об ошибках произошедших во время исполнения?
Ответ:
 (1) никак не сообщают 
 (2) мат функции VML возвращают код ошибки 
 (3) код ошибки можно узнать через вызов функции vslGetErrStatus
 
 (4) код ошибки можно узнать через вызов функции vmlGetErrStatus
 
Номер 3
Функция v?Expm1()
из библиотеки VML для всех элементов массива
Ответ:
 (1) вычисляет экспоненту 
 (2) вычисляет экспоненту в степени -1 
 (3) вычисляет экспоненту от значения в степени -1 
 (4) вычисляет экспоненту от значения, уменьшенного на единицу 
Номер 4
Функция v?Log1p()
из библиотеки VML для всех элементов массива
Ответ:
 (1) вычисляет десятичный логарифм 
 (2) вычисляет натуральный логарифм 
 (3) вычисляет натуральный логарифм от значения, возведенного в указанную степень 
 (4) вычисляет натуральный логарифм от значения увеличенного на единицу 
 (5) вычисляет десятичный логарифм от значения увеличенного на единицу 
Номер 5
Все тригонометрические функции из библиотеки VML принимают массив из элементов типа
Ответ:
 (1) только float
 
 (2) только double
 
 (3) только float
и double
 
 (4) зависит от функции 
 (5) float
, double
, complex
 
Упражнение 11:
Номер 1
Процедура vslNewStream
предназначена для
Ответ:
 (1) создания нового потока ввода\вывода 
 (2) создания и инициализации нового генерирующего потока 
 (3) такой процедуры в Intel (R) Math Kernel Library нет 
 (4) создания нового потока выполнения (нити) 
Номер 2
Процедура NewStream
предназначена для
Ответ:
 (1) создания нового потока ввода/вывода 
 (2) создания и инициализации нового потока случайных чисел 
 (3) такой процедуры в библиотеки Intel (R) Math Kernel Library нет 
 (4) создания нового потока выполнения (нити) 
Номер 3
Метод наименьших квадратов реализован в Vector Statistic Library (VSL)?
Ответ:
 (1) такого метода в библиотеке Intel (R) Math Kernel Library нет 
 (2) нет. Этот метод реализован в секции LAPACK 
 (3) да 
Номер 4
Константы с префиксом VSL_BRNG_
определяют
Ответ:
 (1) тип используемого генератора случайных чисел 
 (2) начальное состояние генератора случайных чисел 
 (3) диапазон выдаваемых значений генератором случайных чисел 
Номер 5
С помощью функций VSL можно производить свертку данных размерностью
Ответ:
 (1) не более 7 
 (2) не более 5 
 (3) не более 2 
 (4) любой размерности 
Номер 6
Свертка и корелляция могут производиться
Ответ:
 (1) только напрямую 
 (2) только через преобразование фурье 
 (3) способ определяется переменными окружения VSL_CORR_MODE
и VSL_CONV_MODE
 
 (4) напрямую или через преобразование Фурье