高性能计算、并行计算面试题库(含答案)
一、并行计算概述:
1、并行计算是指:
A. 单个计算机同时处理多个任务
B. 多个计算机同时处理单个任务
C. 单个计算机逐个处理任务
D. 多个计算机逐个处理任务
答案:A
2、下列哪个是并行计算的主要优势?
A. 能够处理大量数据
B. 提高硬件利用率
C. 加快计算速度
D. 所有上述选项
答案:D
3、Amdahl定律主要描述的是:
A. 并行计算的速度提升
B. 并行计算的硬件需求
C. 并行计算的编程复杂性
D. 并行计算的能效比
答案:A
4、哪种程序可以从并行计算中获益最大?
A. 具有大量独立计算任务的程序
B. 计算密集型程序
C. I/O密集型程序
D. A和B都对
答案:D
5、并行计算的最大挑战之一是:
A. 设备成本高
B. 编程复杂
C. 调试困难
D. 所有上述选项
答案:D
6、并行计算主要有哪两类基本模型?
A. 数据并行和任务并行
B. 数据并行和循环并行
C. 任务并行和循环并行
D. 数据并行和管道并行
答案:A
7、SIMD是什么的缩写?
A. Single Instruction, Multiple Data
B. Single Instruction, Multiple Devices
C. Single Input, Multiple Data
D. Single Input, Multiple Devices
答案:A
8、SIMD是什么的缩写?
A. 单指令,多数据
B. 单指令,多设备
C. 单输入,多数据
D. 单输入,多设备
答案:A
9、以下哪项不是并行计算的主要难点?
A. 负载均衡
B. 数据依赖性
C. 并行分解
D. 网络速度
答案:D
10、在并行计算中,如果一段代码无法并行化,这段代码被称为:
A. 并行部分
B. 序列部分
C. 并行瓶颈
D. 序列瓶颈
答案:B
11、Flynn's Taxonomy中,并行计算被划分为哪四种类型?
A. SISD, SIMD, MISD, MIMD
B. SISD, SIMD, MIMD, MIAD
C. SISD, SIMD, MIMD, MISD
D. SISD, SIMD, MISD, MIAD
答案:A
12、并行计算可以减少:
A. 运行时间
B. 硬件成本
C. 软件复杂性
D. 计算错误
答案:A
13、对于并行计算来说,下列哪项最重要?
A. 负载均衡
B. 数据一致性
C. 最小化通信成本
D. 所有上述选项
答案:D
14、以下哪种技术并非并行计算技术?
A. OpenMP
B. MPI
C. CUDA
D. HTML
答案:D
15、以下哪一项不是实现高效并行计算的主要策略?
A. 确保负载均衡
B. 减少数据依赖
C. 增加通信开销
D. 局部性优化
答案:C
16、在并行计算中,如果一个任务在等待另一个任务完成才能进行,这种现象叫什么?
A. 数据依赖性
B. 数据碰撞
C. 数据冲突
D. 数据拥塞
答案:A
17、MPI是做什么的?
A. 一个数据库管理系统
B. 一个并行计算框架
C. 一个网页设计语言
D. 一个操作系统
答案:B
18、并行编程语言的一个主要特性是:
A. 他们支持多线程
B. 他们可以在多个处理器上运行
C. 他们支持并行数据结构和算法
D. 所有上述选项
答案:D
19、并行计算的主要目标是什么?
A. 提高计算速度
B. 保存能源
C. 优化存储空间
D. 提高系统可靠性
答案:A
20、并行计算的一个主要缺点是什么?
A. 它需要更多的硬件资源
B. 它可能导致数据不一致
C. 它可能导致更高的能耗
D. 所有上述选项
答案:D
21、什么是"scalability"在并行计算中的含义?
A. 能够处理更多数据
B. 能够在更多处理器上运行
C. 能够在更多的操作系统上运行
D. 能够在短时间内完成更多任务
答案:B
二、主观题
1、解释并行计算,并列出其在实际问题中的三个应用案例。
答案:并行计算是指在一个计算系统中同时执行多个计算任务的过程。应用案例可能包括:天气预测(处理大量气象数据)、生物信息学(如基因序列对比)和物理模拟(如宇宙形成)等。
2、请解释一下负载均衡在并行计算中的重要性,并提出至少两种负载均衡策略。
答案:负载均衡是指在并行计算中,使各个处理器的计算负载尽可能平均,以免出现某个处理器计算任务过多而其它处理器空闲的情况。这对于提高并行计算的效率非常重要。两种常见的负载均衡策略包括静态负载均衡(在程序开始运行时就确定任务分配)和动态负载均衡(在程序运行过程中动态调整任务分配)。
3、请解释在并行计算中,“scalability”这一概念的含义,并讨论一下影响并行计算可扩展性的因素。
答案:在并行计算中,“scalability”指的是当增加处理器数量时,系统性能是否按比例增长。理想的并行系统应当能在增加处理器时保持性能的线性增长。影响并行计算可扩展性的因素可能包括通信开销、同步开销、负载均衡等。例如,如果处理器间的通信开销过大,可能会限制并行计算的可扩展性。同样,如果无法做到良好的负载均衡,某些处理器可能会变得过于繁忙,而其他处理器可能闲置,这也会限制系统的可扩展性。
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