并行计算性能： 1、哪个公式用于描述并行计算的速度提升？ A. 奥姆定律 B. 阿姆达尔定律 C. 库仑定律 D. 牛顿第二定律 答案：B 2、根据阿姆达尔定律，以下哪项是正确的？ A. 并行度越高，程序运行速度越慢 B. 只要增加处理器数量，就可以无限提高程序性能 C. 程序中的串行部分限制了并行计算的最大速度提升 D. 并行度对程序性能没有影响 答案：C 3、在评估并行程序性能时，哪个指标表示固定工作量下随处理器数量增加而性能提升的程度？ A. 速度比 B. 效率 C. 缩放性 D. 并行度 答案：C 4、在评估并行程序性能时，哪个指标表示单个处理器的工作效率？ A. 速度比 B. 效率 C. 缩放性 D. 并行度 答案：B 5、对于一个固定的并行任务，如果在添加更多的处理器后，系统性能没有提升，这种现象称为什么？ A. 阿姆达尔瓶颈 B. 缩放瓶颈 C. 通信瓶颈 D. 存储瓶颈 答案：B 6、在并行计算中，哪个指标衡量了程序实际运行时间与理论最低运行时间的比例？ A. 并行度 B. 效率 C. 缩放性 D. 速度比 答案：B 7、强缩放和弱缩放的主要区别是什么？ A. 强缩放关注固定大小的问题，弱缩放关注问题大小随处理器数量变化 B. 强缩放关注问题大小随处理器数量变化，弱缩放关注固定大小的问题 C. 强缩放与处理器数量有关，弱缩放与内存大小有关 D. 强缩放与内存大小有关，弱缩放与处理器数量有关 答案：A 8、哪种测量方法最适合衡量并行系统的最大性能？ A. 峰值性能 B. 持续性能 C. 理论性能 D. 实际性能 答案：A 9、并行计算中的“负载均衡”是什么意思？ A. 所有处理器都处于最大负载 B. 所有处理器的负载都相同 C. 负载均匀分布在所有处理器上 D. 没有处理器处于闲置状态 答案：C 10、在并行计算中，如果一个任务的执行时间完全由该任务中无法并行的部分决定，这种情况被称为什么？ A. 阿姆达尔瓶颈 B. 并行瓶颈 C. 通信瓶颈 D. 存储瓶颈 答案：A 11、为什么说阿姆达尔定律是“悲观的”？ A. 因为它揭示了并行计算的限制 B. 因为它要求所有计算都是并行的 C. 因为它假设只有一个处理器 D. 因为它忽视了硬件的进步 答案：A 12、并行效率是如何定义的？ A. 并行运行时间除以串行运行时间 B. 并行加速比除以处理器数量 C. 处理器数量除以并行加速比 D. 串行运行时间除以并行运行时间 答案：B 13、对于一个并行程序，如果串行部分占10%，那么按照阿姆达尔定律，最大的理论加速比是多少？ A. 5 B. 10 C. 20 D. 50 答案：C 14、在并行计算中，什么是负载均衡？ A. 所有处理器在同一时间完成其任务 B. 所有处理器处理相同数量的任务 C. 所有处理器工作负载大致相同，避免某些处理器空闲而其他处理器过载 D. 所有处理器在同一时间开始并结束其任务 答案：C 15、并行计算中的数据依赖性可能导致什么问题？ A. 降低了并行计算的可能性 B. 增加了程序的运行时间 C. 导致程序在运行时出错 D. 所有上述选项都正确 答案：D 16、如果一台机器的并行效率为70%，这意味着什么？ A. 该机器的70%资源在被利用 B. 该机器在70%的时间里在运行并行代码 C. 该机器的性能达到了最大可能性能的70% D. 该机器的70%的处理器在被使用 答案：C 17、并行计算中，哪项是减少通信开销的有效策略？ A. 使用更高效的编程模型 B. 提高处理器的计算能力 C. 尽可能在局部处理数据 D. 增加更多的处理器 答案：C 主观题： 1、阿姆达尔定律是如何限制并行程序性能的？举例说明。 阿姆达尔定律阐述了并行计算性能的一种理论上限。该定律指出，对于一个并行程序，其最大可能的加速比被程序中的串行部分限制。即使只有很小一部分的串行任务，也会阻止无限制地通过增加处理器数量来提高性能。例如，如果一个程序的5%部分是串行的，那么即使在理想情况下，该程序的加速比也不能超过20。 2、请解释并行计算中的强缩放和弱缩放，以及这两者的区别。 强缩放和弱缩放是衡量并行计算性能的两种重要方式。强缩放关注的是在固定的问题规模（或工作量）下，增加处理器数量对性能的影响。理想的强缩放是，当处理器数量翻倍时，运行时间减半。弱缩放则关注的是在每个处理器上的问题规模（或工作量）固定时，增加处理器数量对性能的影响。理想的弱缩放是，当处理器数量翻倍时，总体运行时间保持不变。 3、你如何使用阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律来预测并行程序的性能？ 阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律都是用来预测并行程序性能的工具。阿姆达尔定律可以用来估计给定并行程序在增加更多处理器时可能获得的最大加速比，它反映了程序中的串行部分对性能的限制。古斯塔夫森定律则考虑了问题规模随着处理器数量的增加而增加的情况，强调了并行计算的可扩展性。 4、在编写并行程序时，如何避免并行度的过度提高导致的性能下降？ 在编写并行程序时，要注意避免并行度过高导致的性能下降。过高的并行度可能会导致处理器间的通信开销增大，或者导致过多的上下文切换。为了避免这种情况，可以适当地调整任务的划分粒度，使其既能充分利用并行性，又不会造成过多的开销。此外，也可以通过适当的负载均衡策略，使各个处理器的工作负载保持平衡，避免某些处理器过载而影响整体性能。 5、请描述一种实际的并行计算应用场景，其中如何通过负载均衡和合理的任务分配来提高程序的并行性能。 并行计算在许多领域都有广泛的应用，如气象预报、物理模拟、生物信息学等。在这些应用中，通过合理的负载均衡和任务分配，可以大大提高并行程序的性能。例如，在进行复杂的物理模拟时，可以将模拟区域划分为多个子区域，然后将这些子区域分配给不同的处理器进行计算。在这个过程中，需要考虑到每个处理器的计算能力，以及各个子区域的计算负载，从而做到负载均衡。 |
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