2025年超星爾雅學(xué)習(xí)通《多核處理器與并行計(jì)算》考試備考題庫及答案解析就讀院校：________姓名：________考場號：________考生號：________一、選擇題1.多核處理器的基本架構(gòu)中，核心之間通過（）A.獨(dú)立總線連接B.共享內(nèi)存訪問C.專用通信線路D.物理隔離答案：B解析：多核處理器的核心之間通常通過共享內(nèi)存進(jìn)行通信，這是實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算的基礎(chǔ)。獨(dú)立總線連接效率較低，專用通信線路成本過高，物理隔離則無法實(shí)現(xiàn)并行處理。共享內(nèi)存允許所有核心訪問統(tǒng)一的數(shù)據(jù)空間，簡化了設(shè)計(jì)并提高了通信效率。2.并行計(jì)算中的數(shù)據(jù)并行與任務(wù)并行的主要區(qū)別在于（）A.處理單元數(shù)量B.數(shù)據(jù)分割方式C.算法復(fù)雜性D.內(nèi)存訪問模式答案：B解析：數(shù)據(jù)并行是指將數(shù)據(jù)分割后由多個處理單元并行處理相同操作，而任務(wù)并行是指將任務(wù)分割后由多個處理單元并行執(zhí)行不同操作。兩者的核心區(qū)別在于數(shù)據(jù)分割方式不同。處理單元數(shù)量、算法復(fù)雜性和內(nèi)存訪問模式在不同并行計(jì)算中可能相似。3.多核處理器中的緩存一致性協(xié)議主要是為了解決（）A.內(nèi)存訪問延遲B.數(shù)據(jù)競爭問題C.功耗過高問題D.熱點(diǎn)數(shù)據(jù)沖突答案：B解析：緩存一致性協(xié)議通過確保多個核心的緩存數(shù)據(jù)保持同步，解決數(shù)據(jù)競爭問題。內(nèi)存訪問延遲、功耗過高和熱點(diǎn)數(shù)據(jù)沖突是并行計(jì)算中的問題，但緩存一致性協(xié)議主要針對的是數(shù)據(jù)競爭，即多個核心同時訪問同一數(shù)據(jù)時可能產(chǎn)生的不一致問題。4.OpenMP并行編程模型的主要特點(diǎn)包括（）A.支持多種編程語言B.自動任務(wù)調(diào)度C.低硬件依賴性D.以上都是答案：D解析：OpenMP并行編程模型支持C、C++和Fortran等多種編程語言，提供自動任務(wù)調(diào)度功能，并且對硬件具有較低依賴性。它是一種通用的并行編程框架，適用于多種并行計(jì)算環(huán)境。5.并行計(jì)算中的負(fù)載均衡問題主要是指（）A.處理單元利用率不均B.內(nèi)存訪問速度差異C.網(wǎng)絡(luò)延遲不一致D.數(shù)據(jù)傳輸帶寬不足答案：A解析：負(fù)載均衡問題是指并行計(jì)算中各個處理單元的工作量分配不均，導(dǎo)致部分處理單元空閑而部分處理單元過載。內(nèi)存訪問速度差異、網(wǎng)絡(luò)延遲不一致和數(shù)據(jù)傳輸帶寬不足雖然會影響并行計(jì)算性能，但不是負(fù)載均衡問題的直接表現(xiàn)。6.GPU并行計(jì)算的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在（）A.單核性能B.內(nèi)存容量C.并行處理能力D.能效比答案：C解析：GPU（圖形處理器）設(shè)計(jì)之初就是為了并行處理圖形數(shù)據(jù)，因此具有極高的并行處理能力。單核性能相對CPU較低，內(nèi)存容量通常不如CPU，能效比也不是其主要優(yōu)勢。GPU通過大規(guī)模并行核心實(shí)現(xiàn)高速計(jì)算，特別適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并行任務(wù)。7.MPI（消息傳遞接口）并行編程模型的主要應(yīng)用場景包括（）A.分布式內(nèi)存系統(tǒng)B.高性能計(jì)算C.科學(xué)計(jì)算D.以上都是答案：D解析：MPI（消息傳遞接口）是一種用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)的并行編程模型，廣泛應(yīng)用于高性能計(jì)算和科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域。它允許不同節(jié)點(diǎn)上的進(jìn)程通過消息傳遞進(jìn)行通信和協(xié)作，特別適合大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)。8.多核處理器中的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）主要解決（）A.緩存一致性B.核心間通信C.功耗控制D.內(nèi)存訪問優(yōu)化答案：B解析：片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）是多核處理器中用于連接各個核心的通信基礎(chǔ)設(shè)施，主要解決核心間的通信問題。緩存一致性通常通過緩存一致性協(xié)議解決，功耗控制和內(nèi)存訪問優(yōu)化是處理器設(shè)計(jì)中的其他考慮因素。9.并行算法設(shè)計(jì)的基本原則不包括（）A.數(shù)據(jù)獨(dú)立性B.任務(wù)并行化C.通信開銷最小化D.單線程優(yōu)化答案：D解析：并行算法設(shè)計(jì)的基本原則包括數(shù)據(jù)獨(dú)立性、任務(wù)并行化和通信開銷最小化等，以充分發(fā)揮并行計(jì)算的優(yōu)勢。單線程優(yōu)化是串行算法設(shè)計(jì)的原則，不適用于并行算法設(shè)計(jì)。10.異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，CPU與GPU協(xié)同工作的主要方式包括（）A.數(shù)據(jù)傳輸B.任務(wù)分配C.結(jié)果合并D.以上都是答案：D解析：異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，CPU與GPU協(xié)同工作涉及數(shù)據(jù)傳輸、任務(wù)分配和結(jié)果合并等多個方面。CPU通常負(fù)責(zé)控制和協(xié)調(diào)，GPU負(fù)責(zé)大規(guī)模并行計(jì)算。三者協(xié)同工作才能充分發(fā)揮異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的性能優(yōu)勢。11.并行計(jì)算中，線程同步的主要目的是（）A.提高CPU利用率B.減少內(nèi)存訪問沖突C.保證數(shù)據(jù)一致性和正確性D.降低任務(wù)調(diào)度開銷答案：C解析：線程同步在并行計(jì)算中至關(guān)重要，其主要目的是保證多個線程在訪問共享資源時不會產(chǎn)生競爭條件，從而確保數(shù)據(jù)的一致性和計(jì)算結(jié)果的正確性。提高CPU利用率、減少內(nèi)存訪問沖突和降低任務(wù)調(diào)度開銷雖然可能是線程同步帶來的好處，但不是其根本目的。12.OpenMP指令中，用于指示編譯器并行執(zhí)行循環(huán)的指令是（）A.#pragmaompparallelforB.#pragmaompbarrierC.#pragmaompcriticalD.#pragmaompsingle答案：A解析：OpenMP提供了一系列編譯指令來簡化并行編程。`#pragmaompparallelfor`指令用于指示編譯器將緊隨其后的for循環(huán)并行化執(zhí)行，這是OpenMP中實(shí)現(xiàn)循環(huán)并行最常用的方法。`#pragmaompbarrier`用于插入一個同步點(diǎn)，`#pragmaompcritical`用于保護(hù)代碼塊以防止數(shù)據(jù)競爭，`#pragmaompsingle`用于執(zhí)行只執(zhí)行一次的代碼塊。13.多核處理器性能提升的主要瓶頸之一是（）A.核心時鐘頻率B.緩存層級結(jié)構(gòu)C.核心間通信帶寬D.內(nèi)存控制器效率答案：C解析：雖然核心時鐘頻率、緩存層級結(jié)構(gòu)和內(nèi)存控制器效率都會影響多核處理器性能，但核心間通信帶寬常常成為性能提升的主要瓶頸。隨著核心數(shù)量的增加，核心之間需要頻繁交換數(shù)據(jù)，如果通信帶寬不足，將嚴(yán)重限制并行計(jì)算的效率，導(dǎo)致處理器資源未能得到充分利用。14.任務(wù)并行計(jì)算中，任務(wù)分解的關(guān)鍵在于（）A.保持任務(wù)獨(dú)立性B.減少任務(wù)依賴C.優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行順序D.以上都是答案：D解析：任務(wù)并行計(jì)算中，任務(wù)分解需要考慮多個因素。保持任務(wù)獨(dú)立性是基礎(chǔ)，減少任務(wù)依賴可以提高并行度，優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行順序可以減少等待時間。一個有效的任務(wù)分解應(yīng)該綜合考慮這三方面，以實(shí)現(xiàn)高效的并行計(jì)算。15.GPU計(jì)算中，全局內(nèi)存訪問通常比共享內(nèi)存訪問（）A.更快B.更慢C.效率相同D.時序不可預(yù)測答案：B解析：在GPU架構(gòu)中，全局內(nèi)存（全局內(nèi)存）是所有線程共享的、訪問速度較慢的大容量內(nèi)存，而共享內(nèi)存（共享內(nèi)存）是每個線程塊內(nèi)的線程共享的、訪問速度極快的較小容量內(nèi)存。通常情況下，訪問共享內(nèi)存比訪問全局內(nèi)存要快得多。因此，在GPU計(jì)算中，盡量使用共享內(nèi)存來提高數(shù)據(jù)訪問效率。16.MPI通信模式中，用于點(diǎn)對點(diǎn)通信的函數(shù)是（）A.MPI_SendB.MPI_ReduceC.MPI_BcastD.MPI_Gather答案：A解析：MPI（消息傳遞接口）提供了多種通信函數(shù)。`MPI_Send`和`MPI_Receive`是用于點(diǎn)對點(diǎn)通信的函數(shù)，允許兩個進(jìn)程之間發(fā)送和接收消息。`MPI_Reduce`用于歸約操作，`MPI_Bcast`用于廣播操作，`MPI_Gather`用于收集操作。題目中詢問的是點(diǎn)對點(diǎn)通信函數(shù)，因此正確答案是`MPI_Send`。17.并行計(jì)算中的數(shù)據(jù)局部性原理主要是指（）A.數(shù)據(jù)訪問集中在一個區(qū)域B.數(shù)據(jù)訪問模式可以預(yù)測C.數(shù)據(jù)訪問順序固定不變D.數(shù)據(jù)訪問效率最大化答案：B解析：數(shù)據(jù)局部性原理是并行計(jì)算和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的重要依據(jù)。它指出程序在執(zhí)行過程中，訪問的數(shù)據(jù)往往在時間和空間上是相關(guān)的，即如果某個數(shù)據(jù)被訪問，那么它附近的數(shù)據(jù)在不久的將來也很可能被訪問。這種可預(yù)測的數(shù)據(jù)訪問模式（時間局部性和空間局部性）可以被利用來優(yōu)化數(shù)據(jù)緩存和內(nèi)存管理，從而提高訪問效率。18.線程池的主要作用是（）A.創(chuàng)建和管理線程B.減少系統(tǒng)開銷C.提高任務(wù)執(zhí)行效率D.以上都是答案：D解析：線程池是一種線程管理技術(shù)，預(yù)先創(chuàng)建并管理一組工作線程，以應(yīng)對任務(wù)請求。其主要作用包括創(chuàng)建和管理線程，避免頻繁創(chuàng)建和銷毀線程帶來的系統(tǒng)開銷，以及通過任務(wù)隊(duì)列和線程復(fù)用來提高任務(wù)執(zhí)行效率和系統(tǒng)吞吐量。因此，以上選項(xiàng)都是線程池的主要作用。19.異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，CPU通常負(fù)責(zé)（）A.圖形渲染B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.控制和協(xié)調(diào)D.物理計(jì)算答案：C解析：在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，CPU和GPU（或其他加速器）通常各有側(cè)重。CPU具有更強(qiáng)的通用處理能力和復(fù)雜的控制邏輯，適合負(fù)責(zé)控制和協(xié)調(diào)任務(wù)，以及執(zhí)行需要復(fù)雜邏輯判斷和少量數(shù)據(jù)處理的任務(wù)。而GPU擅長執(zhí)行大規(guī)模并行計(jì)算，適合圖形渲染、物理計(jì)算等密集型計(jì)算任務(wù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理也可能由CPU完成。因此，控制和協(xié)調(diào)是CPU在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中的主要職責(zé)。20.并行算法的效率通常用（）A.吞吐量B.加速比C.可擴(kuò)展性D.以上都是答案：D解析：評估并行算法效率的指標(biāo)通常包括吞吐量、加速比和可擴(kuò)展性。吞吐量指單位時間內(nèi)完成的任務(wù)數(shù)量，加速比指并行執(zhí)行速度與串行執(zhí)行速度的比值，可擴(kuò)展性指算法性能隨處理器核心數(shù)量增加而提高的能力。這三個指標(biāo)從不同角度衡量并行算法的性能和效率。二、多選題1.多核處理器的主要優(yōu)勢包括（）A.提高計(jì)算密度B.增強(qiáng)并行處理能力C.降低單核性能D.提高能效比E.增加內(nèi)存訪問復(fù)雜度答案：ABD解析：多核處理器通過集成多個處理核心，可以在單個芯片上實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，從而增強(qiáng)并行處理能力（B）。這通常也能提高計(jì)算密度（A），即在相同面積或功耗下實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算能力。同時，通過共享資源如緩存，多核處理器通常能實(shí)現(xiàn)比單核處理器更高的能效比（D）。單核性能（C）可能會因?yàn)楹诵臄?shù)量增加而相對降低，但這不是其主要優(yōu)勢。內(nèi)存訪問復(fù)雜度（E）可能會增加，但多核設(shè)計(jì)也常伴隨著內(nèi)存訪問優(yōu)化的技術(shù)，因此不能簡單地說其增加復(fù)雜度是優(yōu)勢。2.并行計(jì)算中常見的同步機(jī)制包括（）A.互斥鎖B.信號量C.條件變量D.信號量池E.可選的屏障答案：ABCE解析：并行計(jì)算中，為了確保數(shù)據(jù)一致性和避免競爭條件，需要使用同步機(jī)制。互斥鎖（A）、信號量（B）和條件變量（C）是常用的進(jìn)程或線程同步原語，用于控制對共享資源的訪問順序。信號量池（D）是管理多個信號量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本身不是一種基本同步機(jī)制?？蛇x的屏障（E）是一種同步機(jī)制，用于線程塊或進(jìn)程組，確保所有成員到達(dá)屏障點(diǎn)后才能繼續(xù)執(zhí)行，常用于并行算法中的階段劃分。因此，A、B、C、E都是常見的同步機(jī)制。3.OpenMP編程模型的特點(diǎn)有（）A.支持多種編程語言B.提供自動任務(wù)調(diào)度C.依賴特定的硬件架構(gòu)D.通過編譯指令實(shí)現(xiàn)并行E.適用于共享內(nèi)存和分布式內(nèi)存系統(tǒng)答案：ABDE解析：OpenMP（OpenMulti-Processing）是一個基于編譯指令的并行編程模型。它的特點(diǎn)包括支持C、C++和Fortran等多種主流編程語言（A），通過編譯器支持的特定指令（如`#pragma`）來實(shí)現(xiàn)并行（D），可以用于共享內(nèi)存系統(tǒng)（多核CPU）和分布式內(nèi)存系統(tǒng)（如MPI支持的多節(jié)點(diǎn)集群）（E）。OpenMP提供并行原語（如`for`循環(huán)并行、`sections`、`task`等），其中部分可以自動調(diào)度（B），但也允許程序員顯式控制調(diào)度。它不依賴特定的硬件架構(gòu)，具有較好的可移植性，因此C不正確。4.并行算法設(shè)計(jì)需要考慮的因素有（）A.數(shù)據(jù)分割方式B.核心間通信模式C.功耗預(yù)算D.算法并行度E.依賴關(guān)系圖答案：ABCD解析：設(shè)計(jì)高效的并行算法需要綜合考慮多個因素。數(shù)據(jù)分割方式（A）決定了如何將數(shù)據(jù)和任務(wù)分配給不同處理單元。核心間通信模式（B）影響通信開銷和算法復(fù)雜度。算法的并行度（D）決定了可以并行執(zhí)行的任務(wù)量。功耗預(yù)算（C）在現(xiàn)代計(jì)算中越來越重要，尤其是在移動和嵌入式系統(tǒng)中。依賴關(guān)系圖（E）雖然不是設(shè)計(jì)因素本身，而是分析任務(wù)依賴和設(shè)計(jì)并行算法的重要工具，用于理解哪些任務(wù)可以并行執(zhí)行。因此，A、B、C、D都是設(shè)計(jì)時需要考慮的關(guān)鍵因素。5.GPU計(jì)算架構(gòu)的特點(diǎn)包括（）A.大量并行處理核心B.高內(nèi)存帶寬C.緩存層次結(jié)構(gòu)深D.低延遲設(shè)計(jì)E.專用計(jì)算單元答案：ABE解析：GPU（圖形處理器）的計(jì)算架構(gòu)為并行計(jì)算而設(shè)計(jì)，其主要特點(diǎn)包括擁有大量的處理核心（A），以執(zhí)行大規(guī)模并行任務(wù)；具有高內(nèi)存帶寬（B），以支持核心對內(nèi)存的快速讀寫；包含專用計(jì)算單元（E），如用于圖形處理的單元或用于通用計(jì)算的CUDA/ROCm核心。相比之下，GPU通常采用深緩存層次結(jié)構(gòu)（C）以減少對低延遲（D）內(nèi)存的訪問需求，但這與其高并行、高帶寬的特點(diǎn)是相輔相成的。低延遲不是其主要設(shè)計(jì)目標(biāo)。6.MPI（消息傳遞接口）的主要功能有（）A.點(diǎn)對點(diǎn)通信B.集體通信C.任務(wù)調(diào)度D.錯誤處理E.環(huán)境配置答案：AB解析：MPI（MessagePassingInterface）是一個用于并行編程的標(biāo)準(zhǔn)，其主要功能是提供進(jìn)程間通信的接口。它支持點(diǎn)對點(diǎn)通信（A），即兩個進(jìn)程之間的消息交換，以及集體通信（B），如廣播、歸約、集合通信等，允許多個進(jìn)程之間同時交換信息。任務(wù)調(diào)度（C）、錯誤處理（D）和環(huán)境配置（E）通常是操作系統(tǒng)、運(yùn)行時環(huán)境或用戶程序需要處理的層面，而不是MPI標(biāo)準(zhǔn)本身的核心功能。MPI專注于定義通信操作本身。7.多核處理器中的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）需要解決的關(guān)鍵問題包括（）A.通信延遲B.帶寬擁塞C.功耗管理D.數(shù)據(jù)一致性E.路徑選擇答案：ABCE解析：片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）是多核處理器內(nèi)部連接核心的通信互連架構(gòu)，需要解決多個關(guān)鍵問題。通信延遲（A）是核心之間傳輸數(shù)據(jù)所需的時間，直接影響性能。帶寬擁塞（B）是指在通信高峰期，網(wǎng)絡(luò)通路可能出現(xiàn)的瓶頸，限制了數(shù)據(jù)傳輸速率。功耗管理（C）是SoC設(shè)計(jì)的重要方面，NoC的能耗需要有效控制。路徑選擇（E）是NoC的關(guān)鍵設(shè)計(jì)，需要動態(tài)或靜態(tài)地選擇數(shù)據(jù)傳輸路徑以避開擁塞或滿足時序要求。數(shù)據(jù)一致性（D）通常是通過緩存一致性協(xié)議來解決的，雖然NoC是協(xié)議實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)設(shè)施之一，但數(shù)據(jù)一致性問題本身不由NoC直接解決，而是由更高層次的軟件協(xié)議管理。8.并行計(jì)算的性能評估指標(biāo)通常包括（）A.吞吐量B.加速比C.可擴(kuò)展性D.延遲E.能效比答案：ABCDE解析：評估并行計(jì)算性能需要從多個維度進(jìn)行。吞吐量（A）指單位時間內(nèi)完成的計(jì)算量。加速比（B）衡量并行執(zhí)行相比串行執(zhí)行速度提升的程度?？蓴U(kuò)展性（C）評估算法或系統(tǒng)性能隨處理器核心數(shù)量增加而提高的能力。延遲（D）指完成單個任務(wù)所需的時間。能效比（E）衡量計(jì)算性能與功耗的比值。這些都是衡量并行計(jì)算性能的常用指標(biāo)。9.OpenMP指令中，用于控制循環(huán)并行執(zhí)行行為的有（）A.`shared`B.`private`C.`default(none)`D.`schedule(static)`E.`collapse`答案：BDE解析：OpenMP提供了多種指令來控制循環(huán)并行執(zhí)行的行為。`private`（B）用于指定循環(huán)變量在每次迭代中為每個線程私有。`schedule(static)`（D）用于指定循環(huán)迭代如何靜態(tài)分配給線程，允許程序員控制負(fù)載均衡。`collapse`（E）用于將多個連續(xù)循環(huán)合并為一個循環(huán)并行執(zhí)行，可以減少線程間同步的開銷。`shared`（A）用于指定變量在多個線程間共享，通常與`private`或`default`配合使用，本身不直接控制循環(huán)的并行調(diào)度策略。`default(none)`（C）用于指定默認(rèn)的變量存儲分配策略，與循環(huán)并行控制關(guān)系不大。10.異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的優(yōu)勢在于（）A.統(tǒng)一的計(jì)算接口B.發(fā)揮不同硬件的特長C.降低系統(tǒng)總體成本D.提高計(jì)算密度E.優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性答案：BD解析：異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)由不同類型的處理器（如CPU、GPU、FPGA等）組成，其優(yōu)勢在于能夠根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)，利用最適合該任務(wù)的處理單元，從而發(fā)揮不同硬件的特長（B）。這通常也能提高計(jì)算密度（D），即在相同的硬件資源下實(shí)現(xiàn)更高的整體計(jì)算性能。統(tǒng)一計(jì)算接口（A）可以簡化編程，但不是優(yōu)勢本身。系統(tǒng)總體成本（C）可能高也可能低，取決于具體應(yīng)用和硬件選擇。數(shù)據(jù)局部性（E）的優(yōu)化更多是算法和數(shù)據(jù)管理層面的問題，雖然異構(gòu)硬件設(shè)計(jì)會考慮這一點(diǎn)，但不是其核心優(yōu)勢。11.并行計(jì)算中的負(fù)載均衡問題可能導(dǎo)致（）A.部分處理單元過載B.部分處理單元空閑C.系統(tǒng)整體性能下降D.數(shù)據(jù)訪問沖突增加E.緩存命中率降低答案：ABC解析：負(fù)載均衡問題的核心是任務(wù)分配不均。當(dāng)任務(wù)分配不均時，部分處理單元可能承擔(dān)過重的計(jì)算負(fù)載而過載（A），而另一部分處理單元則處于空閑狀態(tài)，資源未被充分利用（B）。這種不均衡狀態(tài)會導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能無法達(dá)到理論上的最佳值，從而性能下降（C）。負(fù)載均衡問題主要影響計(jì)算資源的利用率，與數(shù)據(jù)訪問沖突（D）和緩存命中率（E）沒有直接必然的聯(lián)系，盡管資源利用不均可能間接影響緩存行為。12.GPU并行計(jì)算中，線程塊（Block）和線程（Thread）的特點(diǎn)包括（）A.一個線程塊包含多個線程B.多個線程塊可以同時執(zhí)行C.同一個線程塊內(nèi)的線程可以共享快速內(nèi)存D.不同線程塊之間的線程可以直接通信E.線程塊由GPU核心直接調(diào)度答案：ABC解析：在GPU并行計(jì)算模型中，線程被組織成線程塊（Block），一個線程塊包含多個線程（A）。GPU以線程塊為單位進(jìn)行調(diào)度和執(zhí)行，允許多個線程塊在多個流多處理器（SM）上并發(fā)執(zhí)行（B）。同一個線程塊內(nèi)的線程可以通過共享內(nèi)存（通常是L1或L2緩存）進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)共享（C）。不同線程塊之間的線程通常不能直接通信，需要通過全局內(nèi)存或特殊的通信機(jī)制（如歸約操作）間接交換信息（D錯誤）。線程塊是由GPU的調(diào)度系統(tǒng)管理的，具體調(diào)度策略可能考慮多種因素，但并非完全由GPU核心直接調(diào)度每個線程塊的每個線程（E錯誤）。13.MPI通信模式中，用于集合通信的函數(shù)有（）A.MPI_SendB.MPI_ReduceC.MPI_BcastD.MPI_GatherE.MPI_Allreduce答案：BCDE解析：MPI（消息傳遞接口）提供了多種通信模式。點(diǎn)對點(diǎn)通信由`MPI_Send`和`MPI_Receive`等函數(shù)實(shí)現(xiàn)（A）。集合通信是多個進(jìn)程間同時進(jìn)行通信的模式，包括廣播（B,`MPI_Bcast`）、歸約（C,`MPI_Reduce`）、收集（D,`MPI_Gather`）和全部歸約（E,`MPI_Allreduce`）等。因此，B、C、D、E都屬于集合通信函數(shù)。14.OpenMP并行編程中，`#pragmaompparallel`指令可以指定（）A.并行區(qū)域的作用域B.參與并行的線程數(shù)C.線程的調(diào)度策略D.是否使用動態(tài)調(diào)度E.線程的親和性設(shè)置答案：AB解析：`#pragmaompparallel`是OpenMP用于啟動并行區(qū)域的基本指令。它可以指定并行區(qū)域的作用域（A），即并行代碼塊是針對當(dāng)前函數(shù)還是整個文件。還可以使用`num_threads()`子句來指定參與并行的線程數(shù)（B）。線程的調(diào)度策略（C）、調(diào)度類型（如動態(tài)調(diào)度`schedule(dynamic)`、靜態(tài)調(diào)度`schedule(static)`）、調(diào)度粒度（D）以及線程親和性（E）等更詳細(xì)的設(shè)置通常需要額外的指令或子句來指定，但它們不是`#pragmaompparallel`指令本身可以完全覆蓋的內(nèi)容。15.多核處理器性能提升面臨的主要挑戰(zhàn)有（）A.核心間通信開銷B.緩存一致性復(fù)雜度C.功耗和散熱問題D.軟件并行化難度E.單核性能瓶頸答案：ABCD解析：多核處理器雖然通過增加核心數(shù)量提升并行計(jì)算能力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。核心之間頻繁的數(shù)據(jù)交換會產(chǎn)生顯著的通信開銷（A），需要高效的片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。維護(hù)多個核心緩存數(shù)據(jù)的一致性非常復(fù)雜（B），需要精妙的緩存一致性協(xié)議。核心數(shù)量增加會導(dǎo)致功耗和散熱問題更加突出（C）。同時，將現(xiàn)有的串行軟件或算法有效地并行化存在巨大難度（D），需要開發(fā)者具備并行編程技能。單核性能瓶頸（E）不是多核處理器的挑戰(zhàn)，反而是其試圖克服的背景，即需要并行計(jì)算來彌補(bǔ)單核性能的不足。16.異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，CPU與GPU協(xié)作通常涉及（）A.數(shù)據(jù)傳輸B.任務(wù)劃分C.結(jié)果合并D.硬件選擇E.軟件適配答案：ABC解析：異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)中，CPU和GPU協(xié)同工作是一個復(fù)雜的流程。首先需要進(jìn)行任務(wù)劃分（B），決定哪些部分由CPU執(zhí)行，哪些部分由GPU執(zhí)行。然后，CPU和GPU之間需要通過數(shù)據(jù)傳輸（A）交換數(shù)據(jù)，例如CPU準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并傳輸給GPU，GPU處理完畢后將結(jié)果傳回CPU。最后，CPU可能需要將來自GPU的結(jié)果與其他部分進(jìn)行合并（C）以得到最終結(jié)果。硬件選擇（D）是系統(tǒng)構(gòu)建階段的決定，軟件適配（E）是確保不同硬件能協(xié)同工作的關(guān)鍵，但題目問的是協(xié)作過程本身涉及的內(nèi)容，A、B、C是其典型協(xié)作環(huán)節(jié)。17.OpenMP任務(wù)并行編程中，`#pragmaomptask`指令的常用屬性有（）A.`share`B.`private`C.`default(none)`D.`depend`E.`schedule`答案：ABDE解析：在OpenMP任務(wù)并行編程中，`#pragmaomptask`指令用于創(chuàng)建一個任務(wù)，可以指定任務(wù)的屬性來控制其行為。`share`（A）用于指定任務(wù)間共享的變量。`private`（B）用于指定任務(wù)私有的變量。`default(none)`（C）通常用于`#pragmaompparallel`，指定默認(rèn)的變量存儲分配策略，與單個`task`指令關(guān)系不大。`depend`（D）用于指定任務(wù)的依賴關(guān)系，說明該任務(wù)依賴于哪些先執(zhí)行的任務(wù)。`schedule`（E）可以與`task`結(jié)合使用，指定任務(wù)的調(diào)度策略，但更常用于`taskloop`。因此，A、B、D是`#pragmaomptask`的常用屬性。18.并行算法的數(shù)據(jù)分割策略需要考慮（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.數(shù)據(jù)依賴性C.計(jì)算單元數(shù)量D.通信開銷E.算法并行度答案：ABCD解析：設(shè)計(jì)并行算法時，數(shù)據(jù)分割是關(guān)鍵步驟。數(shù)據(jù)分割策略需要根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模（A）來決定分割的粒度。數(shù)據(jù)依賴性（B）決定了哪些數(shù)據(jù)可以并行處理，哪些必須順序執(zhí)行，分割需要尊重這種依賴。計(jì)算單元的數(shù)量（C）直接影響每個單元能獲取的數(shù)據(jù)量，分割策略需要與之匹配以實(shí)現(xiàn)有效并行。分割方式會影響后續(xù)的核心間通信開銷（D），需要權(quán)衡計(jì)算和通信成本。數(shù)據(jù)分割的粒度和方式最終會影響算法的實(shí)際并行度（E），但并行度更多是分割后的結(jié)果和目標(biāo)。因此，A、B、C、D是制定數(shù)據(jù)分割策略時需要重點(diǎn)考慮的因素。19.MPI點(diǎn)對點(diǎn)通信函數(shù)中，具有同步阻塞特性的有（）A.MPI_SendB.MPI_RecvC.MPI_SendrecvD.MPI_BcastE.MPI_Exchange答案：ABC解析：MPI的點(diǎn)對點(diǎn)通信函數(shù)中，`MPI_Send`（A）、`MPI_Recv`（B）和`MPI_Sendrecv`（C）都具有同步阻塞特性。這意味著調(diào)用這些函數(shù)的進(jìn)程會被阻塞，直到通信操作完成（發(fā)送者發(fā)送完畢或接收者接收完畢）。`MPI_Bcast`（D）是集體通信函數(shù)，`MPI_Exchange`（E）雖然也是點(diǎn)對點(diǎn)通信，但其具體行為可能因?qū)崿F(xiàn)而異，不保證總是同步阻塞。因此，具有同步阻塞特性的函數(shù)是A、B、C。20.影響并行算法可擴(kuò)展性的因素有（）A.通信開銷B.算法并行度C.硬件資源D.負(fù)載均衡E.數(shù)據(jù)局部性答案：ABCDE解析：并行算法的可擴(kuò)展性是指算法性能隨可用的計(jì)算資源（如處理器核心數(shù)）增加而提高的能力。通信開銷（A）隨核心數(shù)增加通常會增長，過高的通信開銷會限制性能提升，影響可擴(kuò)展性。算法本身的并行度（B）決定了能利用多少核心，低并行度算法難以有效擴(kuò)展?？捎玫挠布Y源（C），包括核心數(shù)、內(nèi)存帶寬、網(wǎng)絡(luò)帶寬等，直接限制了擴(kuò)展的上限。負(fù)載均衡（D）不良會導(dǎo)致部分核心過載而其他核心空閑，降低整體性能，影響擴(kuò)展性。數(shù)據(jù)局部性（E）差會增加通信需求，同樣影響可擴(kuò)展性。因此，這五個因素都會影響并行算法的可擴(kuò)展性。三、判斷題1.在并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行的區(qū)別在于處理單元的數(shù)量。（）答案：錯誤解析：數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行的區(qū)別不在于處理單元的數(shù)量。數(shù)據(jù)并行是指將大規(guī)模數(shù)據(jù)分割后，由多個處理單元并行執(zhí)行相同的操作；任務(wù)并行是指將多個不同的任務(wù)分配給不同的處理單元并行執(zhí)行。兩者都可以在單核、多核或分布式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵在于任務(wù)和數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)方式，而非處理單元的絕對數(shù)量。2.OpenMP是一種用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)的并行編程模型。（）答案：錯誤解析：OpenMP（OpenMulti-Processing）主要是一種用于共享內(nèi)存多核處理器的并行編程模型。它通過編譯器指令簡化共享內(nèi)存環(huán)境下的并行編程。雖然一些OpenMP實(shí)現(xiàn)可能擴(kuò)展了對分布式內(nèi)存系統(tǒng)的支持（通常通過集成MPI），但其核心設(shè)計(jì)和主要應(yīng)用場景是圍繞共享內(nèi)存并行計(jì)算的。3.多核處理器中的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）是為了替代緩存層次結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的。（）答案：錯誤解析：多核處理器中的片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）是用于連接核心、實(shí)現(xiàn)核心間通信的高速互連架構(gòu)，它補(bǔ)充和擴(kuò)展了緩存層次結(jié)構(gòu)，但并非為了替代緩存。緩存仍然是多核處理器中提高內(nèi)存訪問速度、降低延遲的關(guān)鍵部件，而NoC負(fù)責(zé)處理核心間的數(shù)據(jù)交換。4.并行算法的可擴(kuò)展性是指算法性能隨著計(jì)算任務(wù)規(guī)模增加而線性提升的能力。（）答案：錯誤解析：并行算法的可擴(kuò)展性是指算法性能隨著可用計(jì)算資源（如處理器核心數(shù)）增加而提高的能力。這種性能提升不一定是線性的，可能受到通信開銷、負(fù)載均衡、資源限制等多種因素的影響。理想的可擴(kuò)展性是指性能隨資源增加而接近線性增長，但實(shí)際中往往存在飽和或下降的情況。5.MPI（消息傳遞接口）是專為GPU計(jì)算設(shè)計(jì)的并行編程標(biāo)準(zhǔn)。（）答案：錯誤解析：MPI（MessagePassingInterface）是一個通用的并行編程標(biāo)準(zhǔn)，主要用于支持分布式內(nèi)存系統(tǒng)（多節(jié)點(diǎn)集群）上的進(jìn)程間通信。雖然MPI可以在包含GPU的計(jì)算集群中使用（CPU與GPU、GPU與GPU之間），但它并非專為GPU計(jì)算設(shè)計(jì)。針對GPU的并行編程通常使用CUDA、ROCm等專用框架。6.在GPU中，全局內(nèi)存是所有線程共享的高速緩存。（）答案：錯誤解析：在GPU中，全局內(nèi)存（GlobalMemory）是整個GPU架構(gòu)中所有線程塊和線程都可以訪問的大容量內(nèi)存，但它的訪問速度相對較慢。而高速緩存（如L1、L2緩存）通常是每個線程塊內(nèi)部或每個核心私有的，用于存儲頻繁訪問的數(shù)據(jù)，具有更快的訪問速度。因此，全局內(nèi)存不是高速緩存。7.OpenMP的`#pragmaompparallelfor`指令可以自動處理循環(huán)中的數(shù)據(jù)競爭問題。（）答案：錯誤解析：OpenMP的`#pragmaompparallelfor`指令用于指示編譯器將隨后的for循環(huán)并行執(zhí)行，它隱式地為循環(huán)變量創(chuàng)建了私有存儲。如果循環(huán)體中訪問了共享數(shù)據(jù)且沒有適當(dāng)?shù)耐酱胧匀豢赡馨l(fā)生數(shù)據(jù)競爭。該指令本身并不能自動解決所有可能的數(shù)據(jù)競爭問題，需要程序員確保循環(huán)變量的正確性或使用其他同步機(jī)制保護(hù)共享數(shù)據(jù)。8.異構(gòu)計(jì)算是指在一個系統(tǒng)中使用不同類型的CPU。（）答案：錯誤解析：異構(gòu)計(jì)算（HeterogeneousComputing）是指在一個計(jì)算系統(tǒng)中使用多種不同類型的處理器核心，例如CPU、GPU、FPGA、DSP等，它們具有不同的架構(gòu)、性能特點(diǎn)和適用場景。因此，異構(gòu)計(jì)算不僅僅局限于使用不同類型的CPU，而是強(qiáng)調(diào)不同類型計(jì)算單元的協(xié)同工作。9.并行計(jì)算能夠解決所有性能瓶頸問題。（）答案：錯誤解析：并行計(jì)算可以有效提升處理大規(guī)模任務(wù)的性能，緩解串行計(jì)