2026年高性能計算試題集：并行計算與算法優(yōu)化一、單選題（每題2分，共20題）1.在并行計算中，以下哪種調(diào)度策略最適合動態(tài)負載均衡？A.靜態(tài)分配B.輪詢分配C.工作竊?。╓orkStealing）D.時間片輪轉(zhuǎn)2.OpenMP中，用于同步所有線程的指令是？A.`#pragmaompparallelfor`B.`#pragmaompbarrier`C.`#pragmaompcritical`D.`#pragmaompmaster`3.MPI中的“廣播”操作（`MPI_Bcast`）適用于以下哪種場景？A.全局數(shù)據(jù)共享B.樹形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分發(fā)C.點對點通信D.集群間通信4.在GPU編程中，以下哪種內(nèi)存類型最適合存儲全局數(shù)據(jù)？A.SharedMemoryB.RegistersC.GlobalMemoryD.ConstantMemory5.并行算法設(shè)計時，以下哪個原則最能減少通信開銷？A.數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化B.批量處理C.動態(tài)負載分配D.減少同步點6.CUDA中，用于實現(xiàn)線程塊內(nèi)部通信的內(nèi)存是？A.GlobalMemoryB.TextureMemoryC.SharedMemoryD.RegisterMemory7.并行排序算法中，歸并排序的并行化復(fù)雜度通常為？A.O(nlogn)B.O(n^2)C.O(nlog^2n)D.O(logn)8.在分布式內(nèi)存系統(tǒng)中，以下哪種算法最適合解決最小生成樹問題？A.KruskalB.PrimC.Bellman-FordD.Floyd-Warshall9.并行計算中，以下哪種方法能有效減少數(shù)據(jù)遷移開銷？A.集中存儲B.數(shù)據(jù)分區(qū)C.串行處理D.增量更新10.HadoopMapReduce模型中，以下哪個階段負責(zé)數(shù)據(jù)本地化處理？A.ShuffleB.MapC.ReduceD.Sort二、多選題（每題3分，共10題）1.并行計算中的常見性能瓶頸包括？A.網(wǎng)絡(luò)延遲B.內(nèi)存帶寬C.CPU利用率D.數(shù)據(jù)一致性2.OpenMP的并行區(qū)域可以包含哪些指令？A.`for`循環(huán)B.`sections`C.`dowhile`循環(huán)D.`if-else`分支3.MPI通信模式中，以下哪些屬于點對點通信？A.`MPI_Send`B.`MPI_Recv`C.`MPI_Bcast`D.`MPI_Scatter`4.GPU并行計算的優(yōu)勢包括？A.高并行性B.低延遲C.高內(nèi)存帶寬D.動態(tài)調(diào)度5.并行算法的負載均衡方法包括？A.靜態(tài)分配B.動態(tài)竊取C.彈性擴展D.數(shù)據(jù)分治6.分布式計算中，以下哪些屬于網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議？A.TCP/IPB.RDMAC.MPID.HTTP7.CUDA編程中，以下哪些內(nèi)存類型具有高帶寬？A.SharedMemoryB.ConstantMemoryC.TextureMemoryD.GlobalMemory8.并行排序算法的優(yōu)化方法包括？A.分塊排序B.歸并優(yōu)化C.并行歸并排序D.冒泡排序9.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件包括？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Spark10.并行計算中的數(shù)據(jù)一致性協(xié)議包括？A.總線鎖B.互斥鎖C.樂觀并發(fā)控制D.原子操作三、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述OpenMP與MPI在并行編程中的主要區(qū)別。2.解釋GPU內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)及其對并行計算的影響。3.描述并行算法設(shè)計中的負載均衡問題及其解決方案。4.簡述MPI中的“廣播”與“散布”操作的區(qū)別。5.解釋CUDA中的“線程塊”與“線程網(wǎng)格”的概念。6.闡述HadoopMapReduce模型中“Shuffle”階段的的作用。四、計算題（每題10分，共4題）1.設(shè)計一個并行歸并排序算法，假設(shè)有8個處理器，數(shù)據(jù)分為8塊，每塊包含1000個元素。請簡述并行步驟及時間復(fù)雜度分析。2.在MPI環(huán)境中，編寫一個簡單的廣播程序，其中根進程發(fā)送一個整數(shù)數(shù)組，其他進程接收并打印結(jié)果。3.假設(shè)有1000個數(shù)據(jù)點需要并行處理，每個處理器的計算復(fù)雜度為O(n)，內(nèi)存需求為O(n^2)。若使用8個GPU并行處理，計算總時間（假設(shè)GPU間無通信開銷）。4.在HadoopMapReduce中，假設(shè)有1TB數(shù)據(jù)，每行數(shù)據(jù)平均長度為100字節(jié)，Map階段并行度為1000個Map任務(wù)，Reduce階段并行度為100個Reduce任務(wù)。計算Map和Reduce階段的內(nèi)存需求及時間復(fù)雜度。五、論述題（每題15分，共2題）1.結(jié)合當前高性能計算趨勢，論述GPU與TPU在并行計算中的應(yīng)用對比及未來發(fā)展方向。2.分析數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對并行計算性能的影響，并提出優(yōu)化建議。答案與解析一、單選題1.C（工作竊取通過動態(tài)分配任務(wù)實現(xiàn)負載均衡）2.B（`#pragmaompbarrier`用于同步所有線程）3.B（`MPI_Bcast`適用于樹形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分發(fā)）4.C（全局內(nèi)存具有高帶寬，適合存儲全局數(shù)據(jù)）5.A（數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化可減少數(shù)據(jù)遷移）6.C（共享內(nèi)存用于線程塊內(nèi)部通信）7.A（歸并排序并行化復(fù)雜度為O(nlogn)）8.A（Kruskal算法適合分布式最小生成樹問題）9.B（數(shù)據(jù)分區(qū)可減少數(shù)據(jù)遷移）10.B（Map階段負責(zé)數(shù)據(jù)本地化處理）二、多選題1.A,B,D（網(wǎng)絡(luò)延遲、內(nèi)存帶寬、數(shù)據(jù)一致性是常見瓶頸）2.A,B,D（OpenMP支持`for`循環(huán)、`sections`、`if-else`）3.A,B（`MPI_Send`和`MPI_Recv`屬于點對點通信）4.A,C,D（GPU具有高并行性、高內(nèi)存帶寬、動態(tài)調(diào)度能力）5.A,B,C（靜態(tài)分配、動態(tài)竊取、彈性擴展是負載均衡方法）6.A,B,C（TCP/IP、RDMA、MPI是網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議）7.A,C,D（共享內(nèi)存、紋理內(nèi)存、全局內(nèi)存具有高帶寬）8.A,B,C（分塊排序、歸并優(yōu)化、并行歸并排序是優(yōu)化方法）9.A,B,C（Hadoop組件包括HDFS、YARN、MapReduce）10.A,B,C,D（總線鎖、互斥鎖、樂觀并發(fā)控制、原子操作是數(shù)據(jù)一致性協(xié)議）三、簡答題1.OpenMP與MPI的區(qū)別-OpenMP基于共享內(nèi)存，適合多核CPU；MPI基于消息傳遞，適合分布式系統(tǒng)。-OpenMP自動處理線程同步，MPI需手動編程。-OpenMP支持編譯時指令，MPI需運行時配置。2.GPU內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)-Registers（寄存器）：最快但容量?。?SharedMemory（共享內(nèi)存）：線程塊內(nèi)高速緩存；-GlobalMemory（全局內(nèi)存）：高帶寬但較慢；-ConstantMemory（常量內(nèi)存）：只讀高速緩存。3.負載均衡問題及解決方案-問題：任務(wù)分配不均導(dǎo)致部分處理器空閑。-解決方案：動態(tài)負載分配（如工作竊?。?、靜態(tài)分區(qū)（均勻劃分任務(wù)）。4.MPI廣播與散布操作-廣播：根進程發(fā)送數(shù)據(jù)到所有進程（單向）；-散布：根進程將數(shù)據(jù)分發(fā)給多個進程（多向）。5.CUDA線程塊與線程網(wǎng)格-線程塊：一組線程的集合，共享內(nèi)存；-線程網(wǎng)格：多個線程塊的集合，由GPU調(diào)度。6.HadoopShuffle階段作用-Map階段輸出中間鍵值對，Shuffle階段按鍵排序并分發(fā)到Reduce任務(wù)。四、計算題1.并行歸并排序-步驟：1.分塊：8個處理器處理8塊數(shù)據(jù)；2.并行排序：每塊獨立排序；3.歸并：相鄰塊歸并合并。-時間復(fù)雜度：O(nlogn)，并行化后為O(nlogn/p)，p為處理器數(shù)。2.MPI廣播程序cinclude<mpi.h>intmain(intargc,charargv[]){MPI_Init(&argc,&argv);intrank,size,data=0;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);if(rank==0)data=42;MPI_Bcast(&data,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);printf("Process%d:data=%d\n",rank,data);MPI_Finalize();return0;}3.GPU并行處理時間計算-單GPU時間：O(n^2)；-8GPU并行時間：O(n^2/8)；-總時間：O(n^2/8)。4.HadoopMapReduce內(nèi)存需求-Map階段：1TB100字節(jié)/行=100GB；-Reduce階段