涵盖：线程协同和同步机制、CUDA的原子操作、并行模式：map，reduce，scan等、并行算法的编程 客观题 1、CUDA中，哪种同步机制可以确保一个线程块中的所有线程都达到同一点后再继续执行？ A. __syncthreads() B. atomicAdd() C. shared() D. global() 答案：A 2、CUDA中的原子操作是指？ A. 只能由一个线程执行的操作 B. 所有线程同时执行的操作 C. 只能在共享内存上执行的操作 D. 只能在全局内存上执行的操作 答案：A 3、CUDA编程中，Map并行模式主要实现什么功能？ A. 对每个输入元素执行相同的操作 B. 将多个输入元素合并成一个输出元素 C. 将输入元素按照特定顺序排列 D. 在输入元素之间进行通信 答案：A 4、CUDA编程中，Reduce并行模式主要实现什么功能？ A. 对每个输入元素执行相同的操作 B. 将多个输入元素合并成一个输出元素 C. 将输入元素按照特定顺序排列 D. 在输入元素之间进行通信 答案：B 5、CUDA编程中，Scan并行模式主要实现什么功能？ A. 对每个输入元素执行相同的操作 B. 将多个输入元素合并成一个输出元素 C. 将输入元素按照特定顺序排列 D. 生成一个包含原始序列中每个元素的前缀和（或其他二元运算的结果）的新序列 答案：D 6、以下哪个函数是CUDA中的原子操作？ A. __syncthreads() A. __syncthreads（） B. atomicAdd() C. cudaMemcpy() D. device() 答案：B 7、CUDA中的原子操作可以防止什么问题？ A. 数据同步 B. 数据冲突 C. 内存溢出 D. 内存泄漏 答案：B 8、在CUDA编程中，map并行模式通常用于哪种类型的问题？ A. 数据聚合问题 B. 数据转换问题 C. 数据排序问题 D. 数据通信问题 答案：B 9、在CUDA编程中，reduce并行模式通常用于哪种类型的问题？ A. 数据聚合问题 B. 数据转换问题 C. 数据排序问题 D. 数据通信问题 答案：A 10、在CUDA编程中，scan并行模式通常用于哪种类型的问题？ A. 数据聚合问题 B. 数据转换问题 C. 数据排序问题 D. 数据预处理问题 答案：D 11、以下哪个CUDA函数可以确保所有线程都已完成其计算，然后再继续？ A. __syncthreads() A. __syncthreads（） B. atomicAdd() C. cudaMemcpy() D. cudaFree() 答案：A 12、原子操作在CUDA中的主要作用是什么？ A. 控制线程的执行顺序 B. 保证对内存的并发访问不会产生冲突 C. 提升程序的执行速度 D. 减少程序的内存使用 答案：B 13、在Map并行模式中，每个线程会执行多少次操作？ A. 取决于输入元素的数量 B. 取决于线程块的数量 C. 一次 D. 无限次 答案：C 14、在Reduce并行模式中，输出元素的数量通常是多少？ A. 和输入元素的数量相同 B. 取决于线程块的数量 C. 一 D. 无法确定 答案：C 15、在Scan并行模式中，输出元素的数量通常是多少？ A. 和输入元素的数量相同 B. 取决于线程块的数量 C. 一 D. 无法确定 答案：A 16、在CUDA编程中，哪种内存类型最适合存储需要在一个线程块中共享的数据？ A. 全局内存 B. 共享内存 C. 常量内存 D. 纹理内存 答案：B 17、原子操作可以在哪种类型的内存上进行？ A. 全局内存和共享内存 B. 只有全局内存 C. 只有共享内存 D. 全局内存、共享内存和常量内存 答案：A 18、在并行编程中，哪种操作可以最大程度地减少数据竞争？ A. 使用原子操作 B. 使用共享内存 C. 使用__syncthreads()函数 D. 使用map、reduce、scan等并行模式 答案：A 19、如果一个CUDA程序中的所有线程都尝试在同一时间写入同一个内存地址，可能会发生什么？ A. 程序会立即崩溃 B. 写入的数据可能会丢失或损坏 C. 程序会自动同步所有线程 D. 程序会自动使用原子操作来保证数据的完整性 答案：B 20、下列哪种并行模式适合用于实现扫描操作（比如计算前缀和）？ A. Map B. Reduce C. Scan D. Scatter 答案：C 主观题 1、在CUDA编程中，如何实现线程同步，以及为什么线程同步对于某些计算任务（例如使用共享内存的任务）非常重要？ 可以通过__syncthreads()函数实现线程同步，它会阻止线程块中的所有线程，直到所有线程都执行到这个点。对于使用共享内存的任务，线程同步是非常重要的。这是因为在一个线程块中，不同的线程可能会在不同的时间点读写共享内存。如果没有同步机制，一些线程可能会在其他线程完成写入操作之前读取共享内存，从而获取到不正确的数据。通过使用__syncthreads()，我们可以确保所有线程在进行下一步操作前都获取到正确的共享数据。 2、在CUDA编程中，原子操作的具体使用方法是什么，以及为什么在处理共享数据时，原子操作可以防止数据竞争？ 原子操作是一种特殊类型的操作，它可以确保在任何时刻，只有一个线程能够执行特定的内存操作。这对于避免多个线程同时修改同一内存位置的数据竞争问题非常有用。举例来说，一个常见的原子操作是atomicAdd()，它可以确保只有一个线程在任何给定时间对特定的内存地址进行加法操作。如果不使用原子操作，两个线程可能会同时读取同一内存地址的值，然后都对其进行增加操作，然后再写回内存，这将导致一个增加的操作被丢弃，从而引发数据竞争。 3、在CUDA编程中，Map、Reduce和Scan这三种并行模式如何实现，并且在什么情况下分别使用这三种模式？ Map、Reduce和Scan是常见的并行模式。Map模式是对输入数据的每个元素执行相同的操作，每个线程处理一个或几个输入元素。这种模式适用于可以并行处理的数据元素，例如数组的元素间的相互独立操作。Reduce模式是将所有输入元素合并成一个输出元素，例如求和或找最大值等操作。Scan模式是生成一个新的输出数组，其中每个元素是输入数组中到该位置为止的所有元素的前缀和或其他二元运算的结果，例如计算前缀和或前缀最大值等操作。在实现这些模式时，需要根据特定的算法和问题需求合理地划分线程和线程块，并进行有效的内存访问和同步。 |
说点什么...