игра брюс 2048
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 




Главная / Программирование / Оптимизация приложений с использованием библиотеки Intel Math Kernel Library. Уровень 1 / Тест 1