并行计算-期末考试模拟题原题

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并行计算期末试题及答案

并行计算期末试题及答案

并行计算期末试题及答案1. 基础概念部分并行计算是一种计算模式,它使用多个处理单元同时执行计算操作,以加快计算速度。

在现代计算机系统中,我们常常使用多核处理器、图形处理器(GPU)或者分布式系统来实现并行计算。

1.1 并行计算的优势并行计算具有以下几个优势:加速计算速度:通过同时执行多个计算任务,可以极大地提高计算效率。

解决大规模问题:并行计算可以处理大规模和复杂的问题,提供更精确的结果。

降低能耗:通过合理利用处理器资源,可以降低计算任务的能耗。

应用广泛:并行计算可以应用于各个领域,如科学计算、大数据分析、机器学习等。

1.2 并行计算的分类并行计算按照任务之间的关系可以分为两类:数据并行:将数据划分为多个子集,同时在不同的处理器上进行计算,然后将计算结果汇总。

常见的应用包括矩阵运算、图像处理等。

任务并行:将任务划分为多个子任务,每个子任务由一个独立的处理器执行,最后将各个子任务的结果合并。

常见的应用包括并行搜索算法、并行排序等。

2. 并行计算的算法设计2.1 并行算法设计要点在设计并行算法时,需要考虑以下几个要点:任务划分:将计算任务划分为多个子任务,确保各个子任务之间的计算工作均衡,并保持任务之间的独立性。

任务调度:合理安排各个处理器上的任务执行顺序和时间,最大程度地减少通信开销和等待时间。

数据通信:处理器之间需要进行数据交换和通信,应选择合适的通信方式,并考虑通信延迟和带宽等因素。

数据同步:在多个处理器之间,可能需要进行数据同步操作,确保各个处理器之间的数据一致性。

2.2 并行算法实例:并行矩阵乘法并行矩阵乘法是一个常见的数据并行算法,可以有效地利用多核处理器加速大规模矩阵运算。

具体算法如下:步骤1:将输入矩阵划分为若干个小矩阵,每个小矩阵分配给一个处理器。

步骤2:每个处理器计算相应小矩阵的部分结果。

步骤3:将各个处理器计算得到的部分结果进行求和,得到最终的矩阵乘积结果。

3. 并行计算的应用举例3.1 科学计算在科学计算领域,有大量的计算任务需要处理大规模的数据和复杂的数学模型。

并行计算试题及答案

并行计算试题及答案

计算机学院研究生《并行计算》课程考试试题(2010级研究生,2011.1)1.(12分)定义图中节点u 和v 之间的距离为从u 到v 最短路径的长度。

已知一个d 维的超立方体,1)指定其中的一个源节点s ,问有多少个节点与s 的距离为i ,其中0≤i ≤d 。

证明你的结论。

2)证明如果在一个超立方体中节点u 与节点v 的距离为i ,则存在i !条从u 到v 的长度为i 的路径。

1)有id C 个节点与s 的距离为i 。

证明:由超立方体的性质知:一个d 维的超立方体的每个节点都可由d 位二进制来表示,则与某个节点的距离为i 的节点必定在这d 位二进制中有i 位与之不同,那么随机从d 位中选择i 位就有id C 种选择方式,即与s 的距离为i 得节点就有id C 个。

2)证明:由1)所述可知:节点u 与节点v 的距离为i 则分别表示u 、v 节点的二进制位数中有i 位是不同的。

设节点u 表示为:121D .........j j i j i d D D D D D +-+,节点v 表示为:''121D .........j j i j i dD D D D D +-+,则现在就是要求得从121D .........j j i j i d D D D D D +-+变换到''121D .........j j i j i d D D D D D +-+ 的途径有多少种。

那么利用组合理论知识可知共有*(1)*(2)*...*2*1i i i --即!i 中途径。

所以存在i !条从u 到v 的长度为i 的路径。

2.(18分)6个并行程序的执行时间,用I-VI 表示,在1-8个处理器上执行了测试。

下表表示了各程序达到的加速比。

对其中的每个程序,选出最适合描述其在16个处理器上性能的陈述。

a ) 在16个处理器上的加速比至少比8个处理器上的加速比高出40%。

b ) 由于程序中的串行程序比例很大,在16个处理器上的加速比不会比8个处理器上的加速比高出40%。

并行计算-习题及答案-例题习题讲解

并行计算-习题及答案-例题习题讲解

例题习题讲解例1 SIMD-SM上求最大值算法Beginfor k=m-1 to 0 dofor j=2k to 2k+1-1 par-doA[j]=max{A[2j], A[2j+1]}end forend forend时间分析t(n)=m×O(1)=O(logn)p(n)=n/2c(n)=O(nlogn) 非成本最优例2 令n=2k(k>=0),求n个数和的并行算法算法运行时间:t(n)=O(logn)总运算量: W(n)=W(1)(n)+W(2)(n)+W(3)(n)=n+∑n/2h+1=O(n)由Brent定理知: t(n)=O(n/p+logn)例3 设A为矩阵,有如下串行程序段:f o r i=1t o n d of o r j=1t o n d oa[3i,2j]=a[3i-2,2j-1]e n df o re n df o r其相关方向向量为,可知行和列间同时存在数据相关。

在此我们可以试用行划分、列划分和方块划分.在行划分的情况下令m=┌n/p┐,例1的串行程序段可以转化为如下的并行程序段:f o r k=1t o P P a r-d of o r i1=1t o m d of o r j=1t o n d oa[3(k-1)m+3i1,2j]=a[3(k-1)m+3i1-2,2j-1]e n df o re n df o re n df o r例4 设A为一个n阶方阵,有如下串行程序段:f o r i=1t o n d of o r j=1t o n d oa[i,j]=a[i-1,j]e n df o re n df o r分析矩阵A的元素下标i和j,则i和j的相关方向向量为,各列之间数据无任何相关关系。

因此对矩阵A可按列划分。

串行程序段可转化为如下并行程序段:f o r k=1t o P P a r-d of o r j1=1t o m d of o r i=1t o n d oa[i,(k-1)m+j1]=a[i-1,(k-1)m+j1] e n d f o re n df o re n df o r例5注:本例无链路竞争和死锁现象例6 E立方选路0110(S)1101(D)1011(R)例7 DNS乘法示例C00=1×(-5)+2×7=9C01=1×(-6)+2×8=10C10=3×(-5)+4×7=13C11=3×(-6)+4×8=14例8 上三角方程组的回代解法并行化(1)SISD上的回代算法Begin(1)for i=n downto 1 do(1.1)x i=b i/a ii(1.2)for j=1 to i-1 dob j=b j-a ji x ia ji=0endforendforEnd(2)SIMD-CREW上的并行回代算法- 划分: p个处理器行循环带状划分- 算法Beginfor i=n downto 1 dox i=b i/a iifor all P j, where 1≤j≤p do for k=j to i-1 step p do b k=b k-a ki x ia ki=0endforendforendforEnd // p(n)=n, t(n)=n例9 n=8的BF网络表示P r,i与上层P r-1,i, P r-1,j相连, 这里j与i仅在第r位不同例10 一个在MPI中创建新通信域的例子M P I_C o m m M y W o r l d,S p l i t W o r l d;i n t m y_r a n k,g r o u p_s i z e,C o l o r,K e y;M P I_I n i t(&a r g c,&a r g v);M P I_C o m m_d u p(M P I_C O M M_W O R L D,&M y W o r l d);M P I_C o m m_r a n k(M y W o r l d,&m y_r a n k);M P I_C o m m_s i z e(M y W o r l d,&g r o u p_s i z e);C o l o r=m y_r a n k%3;K e y=m y_r a n k/3;M P I_C o m m_s p l i t(M y W o r l d,C o l o r,K e y,&S p l i t W o r l d);例11 考虑如下程序段:L1:f o r I=1t o50d o...S:X(2*I)=......T:...=...X(3*I+1)......e n df o r这里:f1(I)=2*I;g1(J)=3*J+1。

2011并行程序设计期末考试卷 - 参考答案

2011并行程序设计期末考试卷 - 参考答案

五、 矩阵相乘的另一种并行算法是 Fox 算法(Fox Algorithm) :将待相乘的矩
阵 A 和 B 分成 p 个方块 Ai,j 和 Bi,j (0≤i,j≤ 并将它们分配给
p p
p 1 ),每块大小为(
n
p
)× ( nP0,1, … ,P
p 1 , p 1 )。开始时处理器
语句 S 流依赖于语句 T,即 T f S,满足依赖关系的偶对集合为: { <T(i), S(j)> | i = j -2 ; 6≤j≤100 }

语句 S 输出依赖于语句 U,即 U o S ,满足依赖关系的偶对集合为: { <U(i), S(j)> | i = j -1 ; 5≤j≤100 }
参考解答: 依题意,主要是完成函数 MPI_Type_indexed 的参数填写工作。 (1) 由下三角矩阵构成的派生消息类型 lowTriangle; count=N; // 下三角矩阵包含 N 个数据块 for(i=0;i<N;i++) blocklens[i] = i+1; //每块数据含 1、2、…、N 个数据 for(i=0;i<N;i++) indices[i] = i*N; //每块首元素偏移从 0、N、2*N…、(N-1)*N MPI_Type_indexed(count,blocklens,indices,MPI_INT,&lowTriangle); MPI_Type_commit(&lowTriangle); (2) 主条带派生消息类型 mainStripe count=N; // 主条带矩阵包含 N 个数据块 blocklens[0] = 2;//首个数据块包含 2 个 old_type 数据 blocklens[N-1] = 2; //最后的数据块包含 2 个 old_type 数据 for(i=1;i<N-1;i++) blocklens[i] = 3; //其余各块均包含 3 个 old_type 数据 indices[0] = 0;//首块偏移为 0; for(i=1;i<N;i++) indices[i] = i*(N+1);//其余各块偏移。 MPI_Type_indexed(count,blocklens,indices,MPI_INT,&mainStripe); MPI_Type_commit(&mainStripe); (3) 5×5 的上三角矩阵 upTriangle5 count = 5; //含 5 个数据块 for(i=0;i<5;i++) blocklens[i] = 5-i; // 每块长度依次为 5、4、3、2、1 indices[0] = 0;//首块偏移为 0; for(i=1;i<5;i++) indices[i] = i*(N+1);//其余各块偏移 MPI_Type_indexed(count,blocklens,indices,MPI_INT,&upTriangle5); MPI_Type_commit(&upTriangle5); if(rank==0){ MPI_Send(&SA[0][11],1, upTriangle5, 1,2012,MPI_COMM_WORLD); } else if(rank==1){ MPI_Recv(&SA[0][11],1,upTriangle5, 0,2012,MPI_COMM_WORLD,&status); }

原题目:计算机体系结构中的并行计算模型

原题目:计算机体系结构中的并行计算模型

原题目:计算机体系结构中的并行计算模

1.指令级并行 (ILP):将一个指令序列分解为多个子指令,以便并行执行。

这种模型利用了处理器内部的并行性。

2.数据级并行 (DLP):将数据集分成多个子集,在不同处理器上同时处理。

这种模型利用了数据之间的并行性。

3.任务级并行 (TLP):将任务分解为多个子任务,并在多个处理器上同时执行。

这种模型利用了多处理器之间的并行性。

在数据级并行模型中,任务被分解为多个数据集,不同处理器同时处理不同数据集,以实现并行计算。

在任务级并行模型中,任务被分解为多个子任务,这些子任务在多个处理器上并行执行,以提高计算速度。

2.图像处理:图像处理需要大量的计算资源来处理图像的特征提取、图像识别等任务。

并行计算模型可以提供更快的图像处理速度。

3.数据库查询:数据库查询需要快速搜索和处理大量的数据。

并行计算模型可以加快查询的速度,提高数据库的响应效率。

4.人工智能:在人工智能领域,许多任务需要高效的计算和处理。

并行计算模型可以提供更快的训练和决策速度,提高人工智能系统的性能。

请注意,以上文档共计 342 字,为了达到 800 字的要求,你可以进一步扩展各部分的内容或添加其他相关信息。

并行算法考试题

并行算法考试题

1、名词解释:(1)等分宽度:把网络划分为两个相等的部分(节点数之多差1),所需要去掉的网络边的条数。

(2)网络直径:网络中两个节点之间的最远的距离(3)并行运行时间:从第一台处理机开始执行任务开始,到最后一台处理机执行完任务所经历的时间。

(4)并行步:能够同时执行的操作数。

(5)加速比:同一任务在串行计算下的运行时间/并行计算下的运行时间。

2、介绍超立方体网络互连方式的性能指标解答:q维超立方体,等分宽度为2q-1,网络直径:q,网络接口数:q3、按照指令流和数据流,并行计算机可以分为哪些类型?各自适合什么样的并行计算?排名在前20的计算机都是什么类型的计算机?它们的区别是什么?解答:(1)SIMD:适合指令/操作级并行(2)MIMD:适合块、回路或子程序级的并行4、并行算法有哪些设计方法?(1)流水线技术(2)分而治之策略(3)平衡二叉树方法(4)倍增技术(5)加速级联策略5、举例说明平衡树方法的原理?参考:使用n/2台计算机,可以在⎡⎤nlog步完成运算。

26、Logp模型有哪些参数?BSP模型有哪些参数?这两个模型之间的关系是什么?(1) L :源处理机与目标处理机之间进行消息通信所需要等待的延迟时间上限(2) o :处理机用于发送或接收每个消息的时间开销(3) g :连续发送/接收消息的时间间隙(4) P :处理机个数BSP 模型:(1) P :处理机数(2) g :选路器吞吐率(3) L :全局同步之间的时间间隔关系:(1) 本质上等效,可以相互模拟(2) 用BSP 模拟LOGP 所进行的计算时,通常会慢常数倍。

(3) 反之,慢对数倍7、 题目记不清了,只要知道两个公式就可以了,对于logp :L+2o 对于logGp :t α+t β8、 计算加速比和效率的题,具体记不清了,只要会使用公式就可以了。

9、 关于群集系统中QR 分解的题目。

将矩阵的行列都分成5等分,得到它的25个任务,按照贪婪算法的调度思想,画出子任务执行的并行步。

并行计算的参考题目

并行计算的参考题目1、讨论某一种算法的可扩放性时,一般指什么?88答:讨论某一种算法的可扩放性时,实际上是指该算法针对某一特定机器结构的可扩放性2、使用“Do in Parallel”语句时,表示的是什么含义105答:表示算法的若干步要并行执行3、并行计算机的存储访问类型有哪几种?26答:存储访问类型有:UMA(均匀存储访问)、NUMA(非均匀存储访问)、COMA(全高速缓存存储访问)、CC-NUMA(高速缓存一致性非均匀存储访问)、NORMAl(非远程存储访问)4、什么是同步?它有什么作用?如何实现?107答:同步是在时间上强使各执行进程在某一点必须相互等待。

作用:确保个处理器的正确工作顺序以及对共享可写数据的正确访问(互斥访问)。

实现方法:用软件、硬件和固件的方法实现。

5 在并行加速比的计算中,常用的三种加速比定律分别是哪三种?(P83)答:常用的三种加速比定律分别是:适用于固定计算负载的Amdahl定律,适用于可扩放问题的Gustafson定律和受限于存储器的Sun和Ni定律。

6、试比较Amdahl定律、Gustafson定律、Sun和Ni定律三种加速定律的应用场合。

83 答:Amdahl定律适用于固定计算负载的问题Gustafson定律适用于可扩放性问题Sun和Ni定律适用于受限于存储器的问题。

7.并行算法的基本设计技术有哪些?它们的基本思想是什么?139答:(1)基本技术有:划分设计技术(又分为均匀划分技术、方根划分技术、对数划分技术和功能划分技术)、分治设计技术、平衡树设计技术、倍增设计技术、流水线设计技术等。

(2)基本思想分别如下:a.划分设计技术:(P139) 将一原始问题分成若干部分,然后各部分由相应的处理器同时执行。

b.分治设计技术:(P144)将一个大二复杂的问题分解成若干特性相同的子问题分而治之。

若所得的子问题规模仍嫌过大,可反复使用分治策略,直至很容易求解诸子问题为止。

并行计算习题(全)


第二章 习题例题:
1.
当代并行计算机系统介绍
请尽可能访问以下有关高性能并行计算的网址: IEEE/CS ParaScope (/parascope/),world-wide parallel computing sites High Performance Computing Lists (/homes/mcbryan/public_html/bb/2/summary.html) The Language List (http://cuiwww.unige.ch/langlist) enumerate programming languages TOP 500 (/benchmark/top500.html) World's TOP 500 most powerful computing sites (at Netlib,University of Tennessee) Myrinet () DSM bibliography (http://www.cs.ualberta.ca/~rasit/dsmbiblio.html) Berkeley Active Message page (/AM/active_messages.html) The Cray Research system page (/products/systems/) SGI/Cray Origin 2000 (/Products/hardware/servers/index.html) Cray T3E (/products/systems/crayt3e/) PetaFLOPS web site (/hpcc/) NASA HPCC Program (/hpcc/) Cray T3E (/products/systems/crayt3e/) IBM SP (/hardware/largescale/) Intel Paragon (/Services/ Consult/Paragon/paragon.html) Kai Li (/~li/) SP2 at MHPCC (/doc/SP2.general/SP2.general.html) MPI Standard site (/mpi/index.html) MIT Parallel and Distributed Operating Systems Group (/). National Center for Supercomputer Applications at UIUC (NCSA) (/) Cornell Theory Center (CTC) (/ctc.html) Argonne Natl Laboratory,Mathematics & Computer Science Div. (/) Army Research Lab (/) Lawrence Livermore National Laboratory (/comp/comp.html) Los Alamos Natl Laboratory (LANL) Advanced Computing Laboratory (/). Maui High Performance Computing Center (MHPCC) (/mhpcc.html) San Diego Supercomputer Center (/SDSCHome.html) Sandia National Laboratories (/) Massively Parallel Comp. Res. Lab. Parallel Processing in Japan (/papers/ppij.html) Cray Research (/) IBM High-Performance Computing (/) ParaSoft Corporation (/)

并行计算与高性能计算考核试卷

D. CPU
(以下为答题纸区域,请考生在此区域作答,超出此区域作答无效。)
三、填空题(本题共10小题,每小题2分,共20分,请将正确答案填到题目空白处)
1.并行计算中,将一个大的任务分解成多个子任务的过程称为______。
2.在并行计算中,______是指使用多个处理器执行单个任务的不同部分。
3.高性能计算中,______是一种衡量计算机性能的指标,表示每秒能够执行的浮点运算次数。
C. CUDA
D. Java
5.并行计算中,任务分解与任务分配是()
A.相同的过程
B.互相独立的
C.相互依赖的
D.无关的
6.以下哪个部件不是并行计算机的主要组成部分?()
A.处理器
B.存储器
C.网络接口卡
D.显卡
7.高性能计算领域中,计算速度的主要指标是()
A. MIPS
B. MFLOPS
C. GHz
D. OpenCL
11.并行计算中,以下哪种通信方式开销最小?()
A.同步通信
B.异步通信
C.广播通信
D.全局通信
12.以下哪个术语不是高性能计算中的术语?()
A.性能
B.效能
C.并行度
D.带宽
13.并行计算中,以下哪种同步机制可能会导致死锁?()
A.互斥锁
B.条件变量
C.信号量
D.读写锁
14.以下哪个选项不属于并行计算中的数据依赖类型?()
3. MFLOPS
4.点对点
5.数据并行
6.可扩展性
7.图形处理单元
8.互斥锁
9. SRAM
10.并发
四、判断题
1. ×
2. ×
3. √

北京大学《并行与分布式计算导论》2020-2021学年第一学期期末试卷

北京大学《并行与分布式计算导论》2020-2021学年第一学期期末试卷《并行与分布式计算导论》院/系——年纪——专业——姓名——学号——考试范围: 《并行与分布式计算导论》;满分:120 分;考试时间:120 分钟一、选择题(每题2分,共20分)1. 在并行计算中,下列哪种技术被用于将任务分配给多个处理器以加快计算速度?A. 串行计算B. 并行处理C. 云计算D. 网格计算2. 在并行与分布式计算中,下列哪个术语描述了处理单元之间的通信和协调?A. 同步B. 异步C. 分布式系统D. 消息传递3. 云计算中的IaaS 基础设施即服务务主要提供哪哪种类型的务务?A. 软件开发工具B. 虚拟机C. 应用软件D. 存储空间4. 在并行计算中,共享内存系统通常通过哪种方式实现处理器之间的数据共享?A. 网络B. 共享总线C. 磁盘D. 分布式数据库5. Flynn的分类法要提用于描述什么?A. 并行计算机的硬件架构B. 分布式系统的通信协议C. 云计算的务务模式D. 软件并行化技术6. 在分布式系统中,下列哪项技术常用于确保数据的一致性?A. 分布式锁B. 负载均衡C. 缓存技术D. 容错处理7. 关于MapReduce,下列哪个说法是正确的?A. 它是串行计算模型B. 要提用于图计算C. 适用于大规模数据处理D. 只能在单台机器上运行8. 在并行计算中,哪项技术常用于降低任务的粒度以供高并行度?A. 负载均衡B. 任务划分C. 冗余计算D. 同步控制9. 下列哪项技术不是用于分布式系统中的数据同步?A. PaxosB. RaftC. ZookeeperD. MPI10. 弹性计算要提指的是什么?A. 根据需求动态调整计算资源B. 使用高性能计算硬件C. 分布式存储系统D. 并行算法优化二、简答题(每题10分,共40分)1. 简述并行计算与分布式计算的要提区别。

2. 描述一种常见的并行编程模型,并解释其工作原理。

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Reviews on parallel programming并行计算英文班复习考试范围及题型:(1—10章)1 基本概念解释;Translation (Chinese)2 问答题。

Questions and answer3 算法的画图描述。

Graphical description on algorithms4 编程。

AlgorithmsReviews on parallel programming并行计算1 基本概念解释;Translation (Chinese)SMPMPPCluster of WorkstationParallelism,pipelining,Network topology,diameter of a network,Bisection width,data decomposition,task dependency graphsgranularityconcurrencyprocessprocessor,linear array,mesh,hypercube,reduction,prefix-sum,gather,scatter,thread s,mutual exclusionshared address space,synchronization,the degree of concurrency,Dual of a communication operation,2 问答题。

Questions and answerChapter 1 第1章1) Why we need parallel computing? 1)为什么我们需要并行计算?答:2) Please explain what are the main difference between parallel computing and sequential computing 2)解释并行计算与串行计算在算法设计中的主要不同点在那里?答:Chapter 2 第2章1) What are SIMD, SPMD and MIMD denote? 1)解释SIMD, SPMD 和 MIMD是什么含义。

答:2) Please draw a typical architecture of SIMD and a typical architecture of MIMD to explan.2)请绘制一个典型的SIMD的体系结构和MIMD的架构。

答:3) What are the two typical communication models of Parallel Platforms? You can give a short introduction on Massage Passing and Shared address space models.3)并行平台的两个典型的通信模式是什么?你可以给一个简短的介绍信息传递和共享地址空间模型。

能说出Massage Passing和Shared address space models两种通讯模型。

答:4) In the ideal parallel random access machine(PRAM), what are the meaning of EREW, CREW and CRCW?4)在理想并行计算模型中(parallel random access machine(PRAM), EREW, CREW, 和CRCW表示的意思是什么?答:Chapter 3 第3章1) Be able to explain at least 2 kinds of the basic decomposition techniques, i.e., Recursivedecomposition, Data decomposition, Exploration decomposition and Speculative decomposition.1)能够解释的基本的把问题分解技术,至少有2种,例如,递归分解,数据分解,探索分解和投机分解。

(1)递归分解,如快速排序(2)数据分解,矩阵乘法,矩阵与向量的乘法,按行或格网的数据划分。

(3)探索分解,人工智能中的状态空间的问题求解、如16数码问题。

(4)投机分解,利用处理器大多数时间处于空闲的特点,把后面可以先计算的任务,提前计算出,在许多情况下会加速程序的运行。

如对 case, if 语句的句子同时计算出来。

答:2) When the work balance of tasks become bed, which is scheduled based on data decomposition, what methods can improve the work balance of tasks, block-cyclic distribution, Randomized blockdistributions and graph partitioning.2)当平衡工作的任务成为基于数据分解,有什么方法可以改善平衡工作的任务。

对稀疏矩阵或在同一数据集合上,操作密度不同的计算,如何达到调度平衡的问题, 具体方法是什么: (1)block-cyclic distribution (采用在一个矩阵上循环安排任务计算完成的方法) (2)对矩阵的下标采用随机映射的方法 (3)图划分的方法答:Chapter 4 第4章1) Be familiar with the basic communication operations as well as their implementations on the typical models, hypercube, linear array and mesh (graphical description) 1)熟悉的基本通信业务,以及对他们的典型模式实现,超立方体,线性阵列和网状(图形描述)one to all broadcast; all to one reductionall to all broadcast; all to all reductionscatter, gather, all reduce, prefix sum,all to all personalized communication. Circular shift个人认为以下的1-4更为重要,算法实现没必要记住,但是要知道每个操作具体是怎么做的答:2) be able to use basic communication operation to design parallel algorithms, e.g.matrix-vector multiplication, shortest path trees and minimum spanning tree.2)能使用基本的通信操作设计并行算法,例如:矩阵向量乘法,最短路径树和最小生成树。

答:Chapter 5 第5章1) The formulae of speedup, efficiency and cost of a parallel algorithm and be able to givea short exolaination.1)并行算法的加速,效率和成本的计算公式,并能给出一个简短解释。

(1)知道并行算法的分析测度,以及相应的测度计算公式。

(2)并行算法并行加速比S,S = Ts/Tp , Tp 和Ts 表示并行算法和串行算法的时间复杂性。

(3)效率E = E= S/p= Ts/(Tp*p),(4)费用cost = P * Tp答:2) The proof on Amdahl’s law: If a problem of size W has a serial compo nent Ws, prove that W/Ws is an upper bound on its speedup, no matter how many processing elements are used.2)Amdahl定理的证明:设W表示某算法A求解问题的全部工作量,W= Ws+Wp, 其中 Ws 表示必须串行计算的工作量;Wp表示可以并行计算的工作量。

试证明该算法的并行加速比的上界是W/Ws ,无论有多少个处理单元。

答:Chapter 6 第6章1) Be able to describe the program architecture of a MPI program.1)能够来描述程序的MPI程序架构。

#include <mpi.h>Main(int argc, char *argv[]){int npes, myrank;MPI_init(&argc, &argv);MPI_Comm_szie(MPI_COMM_WORLD, &npes);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myrank);并行程序代码部分通讯结束部分MPI_Finilize()}2) fundimental functions for MPIa) MPI_Init establishing a parallel computational environmentb) MPI_Finalize closes all parallel tasksc) MPI_Comm_size get the number of processes availabled) MPI_Comm_rank get the id of processe) MPI_send message sending functionsf) MPI_Recv message receiving functions2)了解MPI的基本函数1)MPI_INIT建立一个并行计算环境2)MPI_Finalize关闭所有并行任务3)MPI_Comm_size获得可用的进程数4)MPI_Comm_rank得到进程ID5)MPI_send消息发送功能6)MPI_Recv消息接收功能3) Blocking and non-block message passing in MPI_Send.a) Return only after the corresponding MPI_Recv have been issued and the message has been sent to the receiver (blocking) completely.b) Initialize a process to copy the message into a buffer of the destination and then return (non-blocking with a buffer) without waiting the finish of the data transformation.Please give the corresponding sentences for the two kinds of massage passing in MPI.3)能说明在MPI_Send中的阻塞的消息传递(blocking Message Passing)和无阻塞的消息传递(Non-blocking Message Passing)的含义和具体如何实现的。

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