1、下列哪种并行编程模型允许使用自由的全局寻址空间？ A. SIMD B. SPMD C. MIMD D. PIMD 答案：C 2、CUDA编程模型是为哪类硬件设计的？ A. CPU B. GPU C. FPGA D. ASIC 答案：B 3、使用OpenCL进行并行编程的主要优点是什么？ A. 它是硬件无关的 B. 它自动优化代码 C. 它支持分布式内存 D. 它支持多线程 答案：A 4、在并行编程中，哪个选项不是解决数据依赖性问题的方法？ A. 更改程序顺序 B. 使用私有变量 C. 利用任务并行性 D. 增加数据通信 答案：D 5、下列哪个是OpenMP的主要特点？ A. 共享内存模型 B. 分布式内存模型 C. 硬件无关 D. 指定硬件 答案：A 6、在CUDA编程中，什么是线程束（warp）？ A. 一组同时执行相同指令的线程 B. 一组在不同核心上运行的线程 C. 一组在同一时间片内运行的线程 D. 一组共享同一块内存的线程 答案：A 7、在并行编程中，下列哪种情况下，归约操作可以并行完成？ A. 操作是关联的 B. 操作是可交换的 C. 操作是线性的 D. 既关联又可交换 答案：D 8、在并行编程中，下列哪种情况更有可能导致竞态条件？ A. 多个线程读取同一数据 B. 多个线程写入同一数据 C. 一个线程读取数据，另一个线程写入数据 D. B和C都正确 答案：D 9、在以下哪种情况下，可以使用循环展开来提高并行计算性能？ A. 循环迭代次数是常数 B. 循环体中有数据依赖 C. 循环迭代次数不确定 D. 循环体中有大量的计算操作 答案：A 10、OpenACC编程模型主要用于哪种类型的硬件？ A. CPU B. GPU C. FPGA D. ASIC 答案：B 11、下列哪种语言支持基于任务的并行编程？ A. OpenMP B. MPI C. Cilk Plus D. CUDA 答案：C 12、什么是“竞态条件”？ A. 当多个线程同时读取或写入某一内存位置，可能导致结果依赖于线程的执行顺序 B. 当一个线程在等待一个永远不会发生的条件时 C. 当一个线程在执行过程中发生错误时 D. 当多个线程尝试执行不兼容的操作时 答案：A 13、MPI和OpenMP的主要区别是什么？ A. MPI是用于分布式内存系统的，OpenMP是用于共享内存系统的 B. MPI是用于共享内存系统的，OpenMP是用于分布式内存系统的 C. MPI是基于任务的并行，OpenMP是基于数据的并行 D. MPI是基于数据的并行，OpenMP是基于任务的并行 答案：A 14、在并行计算中，尽量减少哪种类型的操作可以提高效率？ A. 计算操作 B. I/O操作 C. 通信操作 D. 存储操作 答案：C 15、以下哪种并行编程模型通常在多核CPU上使用？ A. SIMD B. SPMD C. MIMD D. PIMD 答案：B 16、在并行计算中，“粒度”是指什么？ A. 一个任务的大小或者持续时间 B. 并行计算系统中处理器的数量 C. 并行计算的效率 D. 并行计算的速度 答案：A 17、在CUDA编程中，以下哪一种内存访问速度最快？ A. 全局内存 B. 共享内存 C. 常量内存 D. 纹理内存 答案：B 18、OpenMP中的“#pragma omp parallel for”是什么意思？ A. 这是一个指导编译器进行并行优化的编译指示 B. 这是一个在程序中创建并行区域的命令 C. 这是一个声明并行变量的命令 D. 这是一个初始化并行环境的命令 答案：B 主观题： 1、解释在并行计算中“竞态条件”的概念，并给出一个示例。 竞态条件是一种情况，当多个线程访问和修改同一数据时，最后的结果会依赖于线程的执行顺序。比如，两个线程同时读取同一个变量的值，然后增加1，然后写回原处。理论上，如果变量初始值为0，两个线程操作后，变量应该为2。但是在实际执行过程中，可能两个线程几乎同时读取到变量值为0，然后都增加1，写回后变量值为1，而非预期的2，这就是一个典型的竞态条件。 2、描述CUDA编程模型的基本概念，并解释线程束（warp）在CUDA中的作用。 CUDA编程模型是为NVIDIA的GPU设计的，并行编程模型。它基于一个分层的线程模型，包括线程束（warp）、线程块（block）和线程网格（grid）。线程束是CUDA中的基本执行单位，由32个线程组成，这32个线程会同时执行相同的指令，但操作不同的数据。这种架构利用了GPU的大规模数据并行能力，提供了高效的并行计算平台。 3、比较OpenMP和OpenACC，并行编程模型，并且说明他们各自的优势和适用场景。 OpenMP和OpenACC都是并行编程模型，主要用于多处理器、多核心的计算环境。OpenMP主要应用于共享内存的环境，提供一种基于线程的并行编程方式，广泛应用于CPU的并行编程。OpenACC则是一种更为抽象的并行编程模型，主要应用于异构计算环境，特别是GPU编程。OpenMP的优点是编程相对简单，对于共享内存模型的并行编程非常有效，缺点是对于大规模的并行处理和异构计算支持不足。OpenACC的优点是可以自动进行一些优化，适合GPU等大规模并行设备，缺点是对于一些特殊的优化需求可能不如手动优化精细。 4、描述并行编程中数据依赖性的问题，并且给出避免或处理数据依赖性的方法。 在并行编程中，数据依赖性指的是一个任务（或一段代码）的执行依赖于另一个任务的结果。数据依赖性可能会限制并行度，因为需要等待依赖的任务完成后，才能执行下一个任务。处理数据依赖性的一种方法是任务划分，将程序划分为尽可能独立的任务，以减少依赖性。另一种方法是使用合适的同步机制，如锁或原子操作，确保数据在多个线程间正确共享。 5、解释并行编程中的任务划分和任务调度，并且给出他们在优化并行程序性能中的重要性。 任务划分和任务调度是并行编程的两个重要概念。任务划分是指将程序分解成可以并行执行的多个任务；任务调度则是指在并行环境中分配和管理这些任务的执行。任务划分和任务调度在优化并行程序性能中起着关键作用。一个好的任务划分可以提高并行度，一个有效的任务调度可以减少线程间的通信和同步开销，进一步提高程序的执行效率。 |
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