2025年計(jì)算機(jī)高性能計(jì)算測(cè)試考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.高性能計(jì)算（HPC）通常指的是能夠解決傳統(tǒng)計(jì)算方法難以處理的、計(jì)算量巨大的科學(xué)、工程和商業(yè)問(wèn)題的計(jì)算能力，其核心特征不包括以下哪一項(xiàng)？A.高速處理器B.并行處理能力C.大容量存儲(chǔ)D.低成本運(yùn)行2.在并行計(jì)算中，將一個(gè)大問(wèn)題分解為多個(gè)子問(wèn)題，每個(gè)子問(wèn)題由一個(gè)處理單元獨(dú)立解決，然后合并結(jié)果的并行處理方式稱(chēng)為？A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.共享內(nèi)存并行D.分布式內(nèi)存并行3.以下哪種互聯(lián)技術(shù)通常被認(rèn)為是當(dāng)前最高性能的超級(jí)計(jì)算機(jī)互連網(wǎng)絡(luò)之一？A.以太網(wǎng)B.InfiniBandC.Omni-PathD.USB4.在MPI通信模型中，用于多個(gè)進(jìn)程之間同時(shí)發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的操作稱(chēng)為？A.點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信B.集體通信C.匿名通信D.同步通信5.OpenMP主要用于支持哪種編程模型的并行編程？A.消息傳遞接口（MPI）B.并行計(jì)算硬件（GPU）C.共享內(nèi)存多線程D.分布式文件系統(tǒng)6.在GPU編程中，負(fù)責(zé)執(zhí)行大量相似線程的小單元是？A.核心處理單元（Core）B.矩陣乘法單元（TMU）C.線程塊（Block）D.共享內(nèi)存控制器7.計(jì)算機(jī)的FLOPS指標(biāo)衡量的是？A.每秒執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)B.每秒執(zhí)行定點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)C.每秒處理的數(shù)據(jù)量（MB/s）D.每秒執(zhí)行的指令數(shù)8.高性能計(jì)算系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)局部性原則指的是？A.數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲(chǔ)在離計(jì)算單元最遠(yuǎn)的地方B.盡量讓計(jì)算單元訪問(wèn)存儲(chǔ)在本地或近端的高速緩存中的數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)應(yīng)該分散存儲(chǔ)以增加冗余D.數(shù)據(jù)傳輸速度應(yīng)該越快越好9.CilkPlus是一種用于支持哪種處理器的共享內(nèi)存并行編程的指令集擴(kuò)展？A.ARMB.IntelXeonC.AMDEPYCD.IntelXeonPhi10.在高性能計(jì)算應(yīng)用中，負(fù)載均衡的目的是？A.減少CPU的負(fù)載B.使所有處理單元的工作量大致相等，以提高整體效率C.增加內(nèi)存的使用率D.減少網(wǎng)絡(luò)通信量二、填空題（每空1分，共15分）1.高性能計(jì)算系統(tǒng)通常采用分布式內(nèi)存架構(gòu)或共享內(nèi)存架構(gòu)。2.并行計(jì)算的三個(gè)主要性能指標(biāo)是可擴(kuò)展性、并行性和價(jià)格（通常指性價(jià)比）。3.常用的GPU并行編程平臺(tái)有CUDA和OpenCL。4.MPI的全稱(chēng)是MessagePassingInterface。5.在多級(jí)緩存結(jié)構(gòu)中，Cache是位于CPU和主存之間的高速存儲(chǔ)器。6.FPGA（Field-ProgrammableGateArray）是另一種重要的加速器硬件，它允許用戶定制硬件邏輯。7.性能剖析（Profiling）是分析程序性能瓶頸的過(guò)程，常用的工具包括IntelVTuneProfiler和NVIDIANsightSystems。8.異構(gòu)計(jì)算是指在一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)中使用多種不同類(lèi)型的處理單元協(xié)同工作。9.虛擬化技術(shù)可以在一臺(tái)物理主機(jī)上模擬多個(gè)虛擬環(huán)境，在高性能計(jì)算中可用于提高資源利用率。10.能效比（GreenHPC）是衡量高性能計(jì)算系統(tǒng)性能和能耗效率的指標(biāo)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述并行計(jì)算中負(fù)載不平衡可能帶來(lái)的問(wèn)題。2.簡(jiǎn)要說(shuō)明MPI中的collectivecommunication（集體通信）操作，并列舉至少三種集體通信的例子。3.解釋內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)（MemoryHierarchy）的概念及其在高性能計(jì)算中的重要性。4.描述在并行編程中優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性的常用方法。四、編程題（共25分）假設(shè)需要在一個(gè)包含4個(gè)處理單元（P0,P1,P2,P3）的分布式內(nèi)存系統(tǒng)中，使用MPI實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的并行求和程序。每個(gè)處理單元負(fù)責(zé)計(jì)算一個(gè)數(shù)列的一部分，并將結(jié)果發(fā)送到主處理單元（P0）進(jìn)行匯總。數(shù)列為：1,2,4,8,16,32,64,128。請(qǐng)寫(xiě)出該程序的MPI部分核心代碼（使用C語(yǔ)言或Fortran語(yǔ)言即可，無(wú)需完整的程序框架，只需包含MPI初始化、分區(qū)計(jì)算、數(shù)據(jù)發(fā)送、結(jié)果接收和MPI終止等關(guān)鍵步驟）。要求說(shuō)明：1.每個(gè)處理單元計(jì)算數(shù)列中哪些元素的和。2.數(shù)據(jù)如何從計(jì)算它們的處理單元發(fā)送到主處理單元。3.主處理單元如何接收所有子處理單元發(fā)送的結(jié)果并計(jì)算總和。五、論述題（15分）高性能計(jì)算（HPC）領(lǐng)域正在經(jīng)歷與人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)的深度融合。請(qǐng)結(jié)合你所學(xué)知識(shí)，論述AI/ML技術(shù)如何賦能HPC，以及HPC如何支撐AI/ML的發(fā)展。在論述中，可以提及具體的AI/ML應(yīng)用場(chǎng)景、所需HPC資源類(lèi)型以及面臨的挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.D2.A3.B4.B5.C6.C7.A8.B9.B10.B二、填空題1.分布式內(nèi)存2.可擴(kuò)展性、并行性、價(jià)格3.CUDA、OpenCL4.MessagePassingInterface5.Cache6.FPGA7.IntelVTuneProfiler、NVIDIANsightSystems8.異構(gòu)計(jì)算9.虛擬化10.能效比三、簡(jiǎn)答題1.并行計(jì)算中負(fù)載不平衡會(huì)導(dǎo)致部分處理單元空閑等待，而其他處理單元仍在工作，從而無(wú)法充分利用所有計(jì)算資源，導(dǎo)致整體并行效率低下，甚至可能低于串行執(zhí)行效率。2.MPI中的集體通信是指多個(gè)進(jìn)程通過(guò)通信操作相互交換數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)某個(gè)全局目標(biāo)。常見(jiàn)的集體通信操作包括：Bcast（廣播，一個(gè)進(jìn)程發(fā)送數(shù)據(jù)給所有其他進(jìn)程）、Scatter（分散，一個(gè)進(jìn)程將數(shù)據(jù)分割后發(fā)送給多個(gè)進(jìn)程）、Gather（收集，多個(gè)進(jìn)程將數(shù)據(jù)發(fā)送給一個(gè)進(jìn)程合并）、Reduce（歸約，多個(gè)進(jìn)程將數(shù)據(jù)通過(guò)某種操作符合并到一個(gè)或多個(gè)進(jìn)程中，如求和、求最大值等）。解析思路：理解集體通信的定義（多進(jìn)程間協(xié)同數(shù)據(jù)交換）和目的（實(shí)現(xiàn)全局操作），并能列舉至少三種標(biāo)準(zhǔn)MPI中的集體通信函數(shù)及其基本功能。3.內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中由不同速度、容量和成本的存儲(chǔ)器組成的層次化結(jié)構(gòu)，通常包括寄存器、Cache、主存（RAM）、輔存（硬盤(pán)/SSD）等。其重要性在于：利用程序的局部性原理（時(shí)間局部性和空間局部性），將頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù)和指令存放在速度最快、容量最小的層次，不常用的數(shù)據(jù)存放在速度較慢、容量較大的層次，從而在成本和性能之間取得平衡，顯著提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的整體性能。解析思路：解釋內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)的組成（不同級(jí)別存儲(chǔ)器），并強(qiáng)調(diào)其設(shè)計(jì)核心（基于局部性原理），最后說(shuō)明其對(duì)提升系統(tǒng)性能的作用。4.在并行編程中優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性通常采用以下方法：*數(shù)據(jù)重用：盡量讓數(shù)據(jù)在計(jì)算中被多次使用，減少數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)。*數(shù)據(jù)預(yù)?。―ataPrefetching）：在需要數(shù)據(jù)之前，提前將數(shù)據(jù)從較慢的存儲(chǔ)層次加載到較快的存儲(chǔ)層次。*數(shù)據(jù)局部存儲(chǔ)：將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在靠近計(jì)算它的處理單元的內(nèi)存中，例如使用共享內(nèi)存或本地?cái)?shù)組。*循環(huán)展開(kāi)與向量化：減少循環(huán)控制開(kāi)銷(xiāo)，并讓編譯器或硬件能夠更好地利用數(shù)據(jù)并行性。*避免全局?jǐn)?shù)據(jù)訪問(wèn)：盡量減少進(jìn)程間或線程間的數(shù)據(jù)共享，特別是大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸，使用本地?cái)?shù)據(jù)或私cós?數(shù)據(jù)。解析思路：理解數(shù)據(jù)局部性的概念（計(jì)算單元盡可能訪問(wèn)本地或近本地?cái)?shù)據(jù)），并能列舉幾種常用的優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性的編程或架構(gòu)技術(shù)。四、編程題```c#include<mpi.h>#include<stdio.h>intmain(intargc,char*argv[]){intrank,size;intlocal_sum=0,global_sum=0;intdata[8]={1,2,4,8,16,32,64,128};intlocal_data[2];//Assuming4processeshandle2elementseachMPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);if(size!=4){if(rank==0)printf("Thisprogramrequiresexactly4processes.\n");MPI_Finalize();return1;}//Dividedataamongprocessesif(rank<2){local_data[0]=data[2*rank];local_data[1]=data[2*rank+1];local_sum=local_data[0]+local_data[1];}//Waitforallprocessestobeready(optional,forsynchronization)MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);//Reducesumfromallprocessestorank0MPI_Reduce(&local_sum,&global_sum,1,MPI_INT,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD);if(rank==0){printf("Totalsumis:%d\n",global_sum);}MPI_Finalize();return0;}```解析思路：1.初始化與通信環(huán)境設(shè)置：使用`MPI_Init`初始化MPI環(huán)境，`MPI_Comm_rank`獲取當(dāng)前進(jìn)程編號(hào)（rank），`MPI_Comm_size`獲取進(jìn)程總數(shù)（size）。2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：定義全局?jǐn)?shù)列`data`和局部數(shù)組`local_data`。數(shù)列`data`包含所有需要求和的元素。3.數(shù)據(jù)分區(qū)：根據(jù)進(jìn)程數(shù)（假設(shè)為4），每個(gè)進(jìn)程計(jì)算數(shù)列中兩個(gè)元素的和。通過(guò)`local_data[0]=data[2*rank]`和`local_data[1]=data[2*rank+1]`，rank為0的進(jìn)程計(jì)算`data[0]`和`data[1]`的和，rank為1的進(jìn)程計(jì)算`data[2]`和`data[3]`的和，以此類(lèi)推。計(jì)算局部和`local_sum`。4.同步（可選）：使用`MPI_Barrier`確保所有進(jìn)程在繼續(xù)之前都到達(dá)此處，保證數(shù)據(jù)分區(qū)已完成。5.結(jié)果歸約：使用`MPI_Reduce`函數(shù)，將每個(gè)進(jìn)程的局部和`local_sum`發(fā)送到rank為0的進(jìn)程，并在rank為0的進(jìn)程中使用`MPI_SUM`操作符進(jìn)行累加，得到全局和`global_sum`。6.輸出結(jié)果：只有rank為0的進(jìn)程輸出最終的求和結(jié)果。7.終止MPI環(huán)境：調(diào)用`MPI_Finalize`結(jié)束MPI運(yùn)行。五、論述題高性能計(jì)算（HPC）與人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的融合正深刻改變科學(xué)研究和工業(yè)應(yīng)用的面貌。AI/ML技術(shù)為HPC帶來(lái)了多方面的賦能作用：1.加速HPC應(yīng)用：AI/ML模型，特別是深度學(xué)習(xí)，可以用于加速HPC領(lǐng)域內(nèi)的特定計(jì)算密集型任務(wù)。例如，在天氣預(yù)報(bào)中，ML模型可以用于數(shù)據(jù)同化、模式識(shí)別和快速預(yù)測(cè)；在流體力學(xué)模擬中，ML可以用于加速湍流模型的求解或替代部分高成本物理模擬；在量子化學(xué)計(jì)算中，ML勢(shì)能面構(gòu)建可以極大縮短分子動(dòng)力學(xué)模擬時(shí)間。2.優(yōu)化HPC系統(tǒng)管理：AI/ML可用于智能化的HPC資源調(diào)度與管理系統(tǒng)。通過(guò)學(xué)習(xí)歷史作業(yè)模式和用戶行為，AI可以預(yù)測(cè)未來(lái)的計(jì)算需求，更智能地分配計(jì)算節(jié)點(diǎn)、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源，優(yōu)化作業(yè)隊(duì)列，減少等待時(shí)間，提高資源利用率。ML還可以用于預(yù)測(cè)系統(tǒng)故障，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高HPC系統(tǒng)的可靠性和可用性。3.提升HPC應(yīng)用性能：AI/ML技術(shù)可以用于優(yōu)化HPC應(yīng)用本身。例如，使用ML進(jìn)行代碼自動(dòng)調(diào)優(yōu)，自動(dòng)選擇最優(yōu)的并行策略、負(fù)載平衡方案或內(nèi)存訪問(wèn)模式；使用ML代理模型替代復(fù)雜的物理仿真模型，以更快的速度進(jìn)行參數(shù)掃描和優(yōu)化。4.驅(qū)動(dòng)新的HPC研究方向：AI/ML本身的研究就需要巨大的計(jì)算能力，這推動(dòng)了新的HPC硬件和軟件的發(fā)展，例如專(zhuān)用AI加速器、更高效的通信網(wǎng)絡(luò)和新的編程模型。同時(shí)，AI/ML也為HPC帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，如異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的優(yōu)化、大規(guī)模數(shù)據(jù)的管理和處理等。反過(guò)來(lái)，HPC也為AI/ML的發(fā)展提供了強(qiáng)大的支撐：1.提供超大規(guī)模計(jì)算資源：訓(xùn)練復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型（尤其是大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）需要海量的計(jì)算資源和內(nèi)存，這是HPC系統(tǒng)（包括超算中心）