Ответы на вопросы из коллекции "Intel Parallel Programming Professional (Introduction)"

Вы написали программу с использованием OpenMP. При запуске на 4-ядерной системе оказалось, что загрузка процессора равна 25%. Какова наиболее вероятная причина?

• гонка данных в программе
• отсутствие ключа /Qopenmp (/openmp) при сборке программы
• плохая балансировка вычислительной нагрузки между потоками
• тупик в программе привел к зависанию трех потоков из четырех

Пусть написана следующая параллельная программа:int *a;#pragma omp parallel{…#pragma omp critical= new int [10];…}Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• утечки памяти
• программа аварийно завершит свою работу
• гонки данных
• проблем нет

Функция omp_init_lock применяется для того что бы:

• инициализировать симафор
• установить симафор
• освободить симафор

Функцию omp_get_max_threads используют для:

• получение максимально-возможного количества потоков
• получение фактического количества потоков в параллельной области программы
• получение номера потока
• получение числа вычислительных элементов

Пусть есть система с двумя вычислительными элементами. Известно, что доля последовательного кода составляет 40%. Какое максимальное ускорение можно получить с помощью технологии OpenMP?

• 1,2
• 1,42
• 2

Какие проблемы могут возникать при использовании симафоров OpenMP?

• взаимные блокировки потоков
• гонки данных
• ошибкам работы с памятью

В критические секции:

• потоки входят последовательно в произвольном порядке
• потоки входят последовательно в соответствии с порядковым номером потока
• все потоки входят одновременно

В функциях приема сообщений MPI структура MPI_Status используется для:

• определения количества принятых байт
• определения корректности завершения операции принятия данных
• определения ранга процесса отправившего данные
• определения тега принятого сообщения

Операция изменения переменной цикла index в директиве #pragma omp parallel for может иметь следующие формы:

• index++, ++index
• index--, --index
• index+=incr, index-=incr
• index*=incr, index/=incr

Технология программирования OpenMP расширяет язык программирования за счет:

• новых ключевых слов
• новых библиотечных функций и переменных окружения
• новых директив и специальных комментариев

Структура MPI_Request используется для:

• определения статуса предаваемых данных
• ожидания завершения передачи данных
• определения ранга процесса отправившего данные
• определения тега принятого сообщения

Что включает в себя контекст процесса?

• дескриптор процесса
• дескриптор потока
• аппаратный контекст
• контекст ввода-вывода
• описание структуры и содержимое виртуального адресного пространства

Под коллективными операциями в MPI понимаются:

• операции передачи данными, в которых принимают участие все процессы используемого коммуникатора
• операции над группами процессов
• операции над коммуникаторами

Пусть написана следующая параллельная программа:int sum = 0;#pragma omp parallel for(int i = 0; i < 100; i++) #pragma omp single sum++;Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• гонки данных по переменной i
• замедление программы
• гонки данных по переменной sum
• проблем нет

В программе на OpenMP распараллелен следующий цикл#pragma omp for(i = 0; i < 1000; i++) for (j = 0; j < 1000; j++) с[i] += a[i][j] * b[j];Является ли данная параллельная реализация корректной?

• да
• нет, в программе будут гонки данных по счетчикам циклов i и j
• нет, счетчик цикла j должен быть локализован, например, с использованием параметра private(j). Счетчик i будет локализован автоматически
• нет, счетчик цикла i должен быть локализован, например, с использованием параметра private(i). Счетчик j будет локализован автоматически
• нет, в программе будет гонка данных по массиву c

Функцию omp_get_num_procs используют для:

• получения количества процессоров
• получение номера потока
• получение числа вычислительных элементов
• получение максимально-возможного количества потоков

Функция MPI_Recv:

• блокирует процесс-получатель до момента фактического получения сообщения
• принимает сообщение в фоновом режиме, процесс в это время может продолжать вычисления
• в зависимости от используемой операции передачи может, как заблокировать, так и не заблокировать процесс-получатель

Ваша OpenMP-программа содержит две параллельные области. Необходимо, чтобы число потоков в первой из них равнялось трем, а во второй определялось числом процессоров, доступных операционной системе. Отметьте верные варианты:

• #pragma omp parallel num_threads(3)...#pragma omp parallel
• omp_set_num_threads(3);#pragma omp parallel...#pragma omp parallel
• omp_set_num_threads(3);#pragma omp parallel..._set_num_threads(omp_get_num_procs());#pragma omp parallel

Пусть написана следующая параллельная программа:int *a;= new int [10];#pragma omp parallel{…[num_th] = num_th;…}Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы, если num_th это номер потока (потоков меньше 10)?

• утечки памяти
• программа аварийно завершит свою работу
• гонки данных
• проблем нет

Для чего в операциях "точка-точка" используется тег:

• для нумерации отправляемых сообщений
• для дальнейшей идентификации сообщений
• По тегу вычисляется номер отправляющего данные процесс

В программе на MPI требуется принять от процесса с рангом 0 на процессе с рангом 1 массив a из 10 элементов типа int. Отметьте верные варианты.

• MPI_Recv(a, 10, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, &status);
• MPI_Recv(a, 10, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);
• MPI_Recv(a, 10, MPI_INT, 0, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status);
• MPI_Recv(a, 10, MPI_INT, 0, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD);

Производным типом данных в MPI называется:

• описание набора значений предусмотренного в MPI типа, причем в общем случае описываемые значения не обязательно непрерывно располагаются в памяти
• последовательность описаний входящих в тип значений, каждое отдельное значение в которой описывается при помощи смещения адреса месторасположения от некоторого базового адреса
• описание набора значений базового алгоритмического языка в терминах самого этого языка

Пусть написана следующая параллельная программа:int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction (sum) for(int i = 0; i < 100; i++) sum++;Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• гонки данных по переменной sum
• гонки данных по переменной i
• отсутствие ускорения
• проблем нет

Пусть есть система с двумя вычислительными элементами. Известно, что доля последовательного кода составляет 50%. Какое максимальное ускорение можно получить с помощью технологии OpenMP?

• 2
• 1,5
• 1,33

В OpenMP-программе необходимо задать число потоков равное двум. Отметьте верные варианты:

• omp_set_num_threads(2);
• число потоков определяется автоматически, поменять его нельзя
• установить переменную окружения OMP_NUM_THREADS в значение 2
• num_threads(2);
• использовать параметр num_threads(2) при определении параллельных областей программы #pragma omp parallel num_threads(2)

Для выполнения некоторого кода в параллельной области только нулевым потоком необходимо использовать

• директиву omp critical
• параметр директивы omp parallel
• директиву omp master
• директиву omp single
• нет такого способа

Директива #pragma omp sections используется для:

• распределения вычислений по задачам
• выделения секций параллельных программ
• указания последовательных участков кода

Какая директива OpenMP может быть использована для синхронизации потоков?

• #pragma omp barrier
• #pragma omp waitall
• #pragma omp wait

Режим передачи по готовности может быть использован только если:

• операция приема сообщения уже инициирована
• при достаточном малом размере сообщения, менее размера системного буфера
• операция приема сообщения гарантированно будет запущена позднее момента начала передачи сообщения

Директива #pragma omp barrier используется для:

• синхронизации потоков внутри параллельной секции
• синхронизации потоков вне параллельной секции
• синхронизации данных внутри параллельной секции
• синхронизации данных вне параллельной секции

Пусть написана следующая параллельная программа:#pragma omp parallel{ int *a; #pragma omp sections { #pragma omp section { a = new int [10]; delete [] a; } #pragma omp section { a = new int [10]; delete [] a; } }}Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• утечки памяти
• программа аварийно завершит свою работу
• гонки данных
• проблем нет

Для управления распределением итераций цикла между потоками в OpenMP используется параметр schedule директивы for. При типе расписания dynamic:

• итерации делятся поровну между потоками
• итерации цикла делятся на маленькие блоки. Блоки итераций цикла выполняются в процессе появления свободных вычислительных элементов.
• итерации цикла делятся на блоки в начале большого размера. В процессе вычислений размер блока итераций уменьшается.

Пусть написана следующая параллельная программа:int sum = 0;#pragma omp parallel for for(int i = 0; i < 100; i++) sum++;Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• гонки данных по переменной sum
• гонки данных по переменной i
• замедление программы
• проблем нет

Можно ли в OpenMP программе управлять количеством потоков выполняющих работу, не меняя кода программы?

• нет, программа сама определяет количество потоков
• да, если в программе явно не определяется количество потоков
• да, используя переменные окружения

Вы написали параллельную программу с использованием OpenMP на языке C. Распараллеливание осуществляется за счёт одной строчки: “#pragma omp parallel for”. Другие средства OpenMP не используются, переменные окружения не меняются. Вы запустили вашу программу 100 раз на 1-оядерной машине. 58 раз программа отработала корректно, 32 раза программа выдала не корректные данные, 10 раз программа не доработала до конца и завершила работу с ошибкой. Чем вы воспользуетесь в первую очередь при дальнейшей разработке программы?

• Parallel Inspector в режиме Memory Errors
• Parallel Amplifier в режиме Hotspots
• Parallel Inspector в режиме Threading Errors
• Parallel Amplifier в режиме Concurrency

Пусть написана следующая параллельная программа:int *a;#pragma omp parallel{ #pragma omp sections { #pragma omp section { a = new int [10]; delete [] a; } #pragma omp section { a = new int [10]; delete [] a; } }}Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• утечки памяти
• программа аварийно завершит свою работу
• гонки данных
• проблем нет

Все данные для передачи в качестве сообщения MPI описываются с помощью триады:

• адрес памяти, количество и тип элементов данных
• адрес памяти, ранг процесса-отправителя, используемый коммуникатор
• адрес памяти, ранг процесса-получателя, используемый коммуникатор

В синхронном режиме передачи завершение функции отправки сообщения происходит:

• при получении от процесса-получателя подтверждения о начале приема отправленного сообщения, при этом отправленное сообщение или полностью принято процессом-получателем или находится в состоянии приема
• при старте передачи данных процессом-отправителем по сети
• при завершении копирования сообщения в системный буфер

Номер процесса в рамках MPI именуется:

• рангом процесса
• идентификатором процесса
• дескриптором процесса

Рассмотрим решение задачи взаимного исключения для двух потоков (i - номер потока). Какое из условий постановки задачи взаимного исключения может быть нарушено в предлагаемом решении?bool flag0 = false, flag1 = false;( true ){ while( flag1-i ) ; flagi = true; CSi(); flagi = false; NCSi();}

• одновременно внутри критической секции должно находиться не более одного потока
• критические секции не должны иметь приоритета в отношении друг друга
• остановка какого-либо потока вне его критической секции не должна влиять на дальнейшую работу потоков по использованию критического ресурса
• решение о вхождении потоков в их критические секции не откладывается на неопределенный срок, а является конечным во времени
• предлагаемое решение является корректным и не нарушает ни одного из перечисленных условий

Для управления распределением итераций цикла между потоками в OpenMP используется параметр schedule директивы for. При типе расписания guided:

• итерации делятся поровну между потоками
• итерации цикла делятся на маленькие блоки. Блоки итераций цикла выполняются в процессе появления свободных вычислительных элементов.
• итерации цикла делятся на блоки в начале большого размера. В процессе вычислений размер блока итераций уменьшается.

Для организации параллельных вычислений в вычислительных системах с распределенной памятью необходимо:

• обеспечить информационное взаимодействие между процессорами
• выделить информационно независимые фрагменты вычислений, провести их программную реализацию, разместить полученные части программы на разных процессорах и затем организовать информационное взаимодействие между процессорами
• распределить исполняемые модули параллельной программы по узлам системы

Обобщенная передача данных от всех процессов всем процессам может быть описана как:

• операция, при которой происходит передача различающихся данных от всех процессов всем процессам
• операция, при которой происходит передача одинаковых данных от всех процессов всем процессам
• операция, при которой данные от всех процессов собираются на ведущем процессе и затем рассылаются всем процессам

Какое количество потоков может быть заведено в рамках параллельной секции?

• меньше количества вычислительных элементов
• большее количества вычислительных элементов
• равное количеству вычислительных элементов

В декартовой топологии множество процессов представляется в виде:

• прямоугольной решетки
• графа произвольного вида
• полного графа

В программе на MPI необходимо распределить итерации цикла между процессами, считая, что время выполнения итераций примерно одинаковое

• это будет сделано автоматически по общему число процессов
• вызвать MPI-функцию, которая для каждого процесса определит, какие итерации цикла должен выполнить данный процесс
• разделить общее число итераций цикла на число процессов. По рангу каждого процесса определить начальное и конечное значение счетчика цикла.

Какова цель балансировки нагрузки между потоками:

• обеспечить корректность работы параллельной программы
• повысить производительность параллельной программы
• обеспечить максимальную утилизацию вычислительных ресурсов

Сигнатурой производного типа в MPI именуется:

• часть карты типа с указанием только типов значений
• часть карты типа с указанием только смещений для входящих в тип элементов
• размер памяти в байтах, который нужно отводить для одного элемента типа

Прием сообщения при помощи функции MPI_Recv может быть инициирован:

• до момента, в момент или после момента начала отправки сообщения
• только в момент начала отправки сообщения
• только после момента начала отправки сообщения

Как определяется число процессов при запуске MPI-программы?

• оно будет равно числу узлов в кластере
• оно задается непосредственно в коде программы средствами MPI
• оно задается явно при запуске MPI-программы
• оно устанавливается через специальную переменную окружения

Для захвата симафора без блокировки потока используются функции:

• omp_init_lock
• omp_set_lock
• omp_unset_lock
• omp_test_lock
• omp_destroy_lock

Основное предназначение OpenMP?

• распараллеливание циклов
• распараллеливания рекурсий
• организация конвейеров параллельной обработки данных

Для сборки OpenMP-программы необходимо.

• подключить заголовочный файл omp.h
• подключить библиотеку omp.lib
• использовать ключ компилятора /Qopenmp (/openmp)

Имеется следующий код на OpenMPdouble a = 10.0;#pragma omp parallel private(a){ ...}Можно ли средствами OpenMP сделать так, чтобы локальные копии переменной а в каждом потоке имели то же значение, что и исходная переменная a?

• да, это будет сделано автоматически
• да, нужно заменить параметр private на параметр firstprivate
• нет, такого способа не существует

В программе на OpenMP распараллелен следующий цикл#pragma omp parallel for for (i = 0; i < 1000; i++) for (j = 0; j < 1000; j++) с[i] += a[i][j] * b[j];Является ли данная параллельная реализация корректной?

• да
• нет, в программе будут гонки данных по счетчикам циклов i и j
• нет, счетчик цикла i должен быть локализован, например, с использованием параметра private(i). Счетчик j будет локализован автоматически
• нет, в программе будет гонка данных по массиву c

Как называется состояние потока, обладающего всеми необходимыми для выполнения ресурсами за исключением ресурса "время ЦП"

• ожидание
• готов к выполнению
• выполнение

Какой тип планирования преимущественно используется в интерактивных системах?

• долгосрочное
• среднесрочное
• краткосрочное

Рассмотрим задачу использования кольцевого буфера (задача "поставщик-потребитель"). Функции AddItemToBuffer и RemoveItemFromBuffer модифицируют структуру данных, разделяемую поставщиком и потребителем, и не используют синхронизацию. Предположим, что программа может выполняться как на однопроцессорных, так и на многопроцессорных системах, и одновременно могут выполняться несколько потоков-поставщиков и потоков-потребителей. Укажите, является ли решение корректным (всегда работает), или (2) некорректным (никогда не работает), или (3) опасным (в одних случаях работает, в других – нет). Semaphore Empty = N; // Буфер содержит N записейFull = 0;() { Empty.P(); DisableInterrupts(); AddItemToBuffer(); EnableInterrupts(); Full.V();}() { Full.P(); DisableInterrupts(); RemoveItemFromBuffer(); EnableInterrupts(); Empty.V();}

• приведенное решение некорректно
• приведенное решение корректно
• приведенное решение опасно

Выберите утверждения, верные для вытесняющих алгоритмов планирования.

• реализация алгоритма предъявляет требования к архитектуре
• поток может быть вытеснен в любой не зависящий от него момент
• поток может быть вытеснен только при выполнении им системного вызова
• возможно голодание потоков
• поток может использовать ЦП в течение неограниченного времени

Под ситуацией "заброшенные замки" понимается:

• положение, возникающее при завершении работы одним из потоков, захватившим ресурс и не освободившим его
• утечка памяти, вызванная наличием запроса на выделение памяти при отсутствии ее освобождения
• ситуация, когда несколько потоков работают с разделяемыми данными, и конечный результат зависит от соотношения скоростей потоков

Рассмотрим задачу использования кольцевого буфера (задача "поставщик-потребитель"). Функции AddItemToBuffer и RemoveItemFromBuffer модифицируют структуру данных, разделяемую поставщиком и потребителем, и не используют синхронизацию. Предположим, что программа может выполняться как на однопроцессорных, так и на многопроцессорных системах, и одновременно могут выполняться несколько потоков-поставщиков и потоков-потребителей. Укажите, является ли решение корректным (всегда работает), или (2) некорректным (никогда не работает), или (3) опасным (в одних случаях работает, в других – нет). Semaphore Empty = N; // Буфер содержит N записейM = unlocked;Full = 0;() { Empty.P(); M.Lock(); AddItemToBuffer(); Full.V();}() { full.P(); M.Lock(); RemoveItemFromBuffer(); empty.V();}

• приведенное решение корректно
• приведенное решение некорректно
• приведенное решение опасно

В каких случаях обязательно возникают гонки (races) при использовании несколькими потоками одного объекта данных?

• два или более потоков читают данные
• один или более потоков читают данные, один поток изменяет данные
• два или более потоков изменяют данные
• ни один из перечисленных случаев

На значения каких критериев влияет размер кванта при использовании вытесняющих алгоритмов планирования?

• масштабируемость
• накладные расходы
• время отклика
• оборотное время
• баланс

Успешная отладка и оптимизация параллельных программ в системах с общей памятью требуют:

• знаний особенностей операционных системы, связанных с обеспечением работы в многопоточном режиме (примитивы синхронизации и др.)
• знания технологии программирования MPI
• использования специальных отладочных инструментов
• знания основных разновидностей ошибок, специфичных для параллельных программ, типичных проблем с точки зрения производительности многопоточных приложений

H-векторный и H-индексный способы создания данных отличаются от векторного и индексного способов тем, что:

• интервалы между блоками задаются в байтах, а не в элементах исходного типа данных
• разрешают использовать последовательность элементов исходного типа, между которыми могут быть одинаковые промежутки памяти
• разрешают использовать разные промежутки памяти между блоками

Операция широковещательной рассылки данных это:

• операция рассылки различающихся значений ведущим процессом всем остальным процессам
• операция рассылки значений ведущим процессом всем остальным процессам, все процессы получают часть исходных данных
• операция рассылки значений ведущим процессом всем остальным процессам, все процессы получают рассылаемые данные целиком

Завершение функции MPI_Send означает, что:

• операция передачи начала выполняться и пересылка сообщения будет рано или поздно будет выполнена
• сообщение находится в состоянии передачи
• сообщение принято процессом-получателем при помощи функции MPI_Recv

Среди предусмотренных в составе MPI операций передачи сообщений различают:

• парные и коллективные операции
• парные и групповые операции
• индивидуальные и коллективные операции

Под параллельной программой в рамках MPI понимается:

• множество одновременно выполняемых процессов
• множество одновременно выполняемых потоков
• множество одновременно работающих процессоров

Располагается два цикла. Возможна ли ситуация при которой один из потоков завершил выполнять итерации первого цикла и начал выполнять итерации второго цикла, а другие потоки нет?

• да, если даже циклы в разных параллельных секциях.
• да, если циклы находятся в рамках одной параллельной секции.
• нет.

Пусть написана следующая параллельная программа:int *a;#pragma omp parallel{…= new int [10];…}Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы?

• утечки памяти
• программа аварийно завершит свою работу
• гонки данных
• проблем нет

Что определяет количество потоков в рамках параллельной секции?

• количество вычислительных элементов
• значение переменных окружений
• вызовы библиотечных функций библиотеки OpenMP

В программе на OpenMP имеется вычислительный блок, содержащий два вложенных цикла с независимыми итерациями. Требуется распараллелить его с помощью OpenMP. Количество итераций внешнего цикла 1000, внутреннего – 1000000. Какой цикл выгоднее распараллелить: внешний или внутренний?

• внутренний, так как он содержит гораздо больше итераций
• внешний, так как это уменьшит накладные расходы

Рассмотрим задачу использования кольцевого буфера (задача "поставщик-потребитель"). Функции AddItemToBuffer и RemoveItemFromBuffer модифицируют структуру данных, разделяемую поставщиком и потребителем, и не используют синхронизацию. Предположим, что программа может выполняться как на однопроцессорных, так и на многопроцессорных системах, и одновременно могут выполняться несколько потоков-поставщиков и потоков-потребителей. Укажите, является ли решение корректным (всегда работает), или (2) некорректным (никогда не работает), или (3) опасным (в одних случаях работает, в других – нет). Semaphore Empty = N; // Буфер содержит N записейM = unlocked;Full = 0;() { M.Lock(); Empty.P(); AddItemToBuffer(); Full.V(); M.Unlock();}() { M.Lock(); full.P(); RemoveItemFromBuffer(); empty.V(); M.Unlock();}

• приведенное решение корректно
• приведенное решение некорректно
• приведенное решение опасно

Укажите положения, верные для решения задачи взаимного исключения, основанного на прерываниях.

• можно синхронизировать выполнение потоков разных процессов
• требуется наличие разделяемых переменных для синхронизирующихся потоков
• можно использовать в прикладных программах современных операционных систем общего назначения (Windows, UNIX,…)
• можно использовать на многопроцессорных системах

Программный продукт Intel Parallel Inspector решает следующие задачи:

• позволяет полностью гарантировать корректность работы параллельной программы
• позволяет повысить производительность параллельной программы
• позволяет обеспечить максимальную утилизацию вычислительных ресурсов
• помогает в поиске ошибок в параллельной программе и работе с памятью

Укажите наиболее важный критерий оценки алгоритмов планирования в интерактивных системах.

• справедливость
• масштабируемость
• пропускная способность
• эффективность
• время отклика
• время ожидания

Рассмотрим решение задачи взаимного исключения для двух потоков (i - номер потока). Какое из условий постановки задачи взаимного исключения может быть нарушено в предлагаемом решении?bool flag0 = false, flag1 = false;( true ){ flagi = true; while( flag1-i ) ; CSi(); flagi = false; NCSi();}

• одновременно внутри критической секции должно находиться не более одного потока
• критические секции не должны иметь приоритета в отношении друг друга
• остановка какого-либо потока вне его критической секции не должна влиять на дальнейшую работу потоков по использованию критического ресурса
• решение о вхождении потоков в их критические секции не откладывается на неопределенный срок, а является конечным во времени
• предлагаемое решение является корректным и не нарушает ни одного из перечисленных условий

Отметьте верные утверждения об OpenMP:

• OpenMP ориентирован в первую очередь на написание программ для векторно-конвейерных компьютеров
• большинство конструкций OpenMP реализуется с помощью директив и/или специальных комментариев
• все переменные программы делятся на два класса: локальные (private) и общие (shared)
• число параллельных потоков OpenMP приложения может определяться переменной окружения
• весь параллелизм приложения реализуется только с помощью параллельных циклов

В программе на MPI, содержащей ввод данных, рассылку данных, вычислительный блок, сбор результатов, необходимо замерить время вычислительного блока. Каким образом это сделать корректно?

• поставить MPI_Barrier() перед вычислительным блоком, затем первый замер времени. Поставить MPI_Barrier() после вычислительного блока, затем второй замер времени
• замерить время на каждом процессе, взять среднее
• замерить время на каждом процессе, взять максимум
• замерить время на процессе с рангом 0

Выберите наиболее правильное утверждение:

• количество потоков OpenMP программ всегда равно количеству вычислительных элементов
• количество потоков OpenMP программы определяется по количеству вычислительных элементов
• количество потоков OpenMP программы по умолчанию равно количеству вычислительных элементов

Отметьте ресурсы, которые потоки одного процесса используют совместно

• глобальные и статические переменные
• локальные переменные
• динамически распределяемая память
• открытые файлы и сетевые соединения
• аппаратный контекст

Вам выдали работающую последовательную программу, написанную на языке C++. Программа компилируется час, а объём исходников составляет 1.5 MB. Перед вами стоит задача распараллеливания программы. Чем вы воспользуетесь в первую очередь?

• Parallel Composer
• Серым веществом головного мозга для анализа алгоритма, реализованного в программе, и разработки параллельной версии этого алгоритма
• Parallel Inspector в режиме Memory Errors
• Parallel Amplifier в режиме Hotspots
• Parallel Inspector в режиме Threading Errors
• Parallel Amplifier в режиме Concurrency

Какие из директив позволяют выполнить действия только в одном потоке

• #pragma omp single
• #pragma omp master
• #pragma omp wait
• #pragma omp one

Укажите положения, верные для алгоритма Петерсона решения задачи взаимного исключения.

• требуется наличие разделяемых переменных для синхронизирующихся потоков
• можно использовать в прикладных программах современных операционных систем общего назначения (Windows, UNIX,…)
• можно использовать на многопроцессорных системах
• можно синхронизировать выполнение потоков разных процессов

Процесс оптимизации параллельных программ обычно устроен следующим образом:

• сборка приложения в режиме отладки (конфигурация Debug), инструментирование бинарного кода, запуск программы, оптимизация программы
• сбор информации о работе программы, выявление "узких мест", отладка, обнаружение причины падения производительности, устранение этих причин
• сбор информации о работе программы, выявление "узких мест", обнаружение причины падения производительности, устранение этих причин

На эффективность работы параллельной программы существенное влияние оказывают следующие факторы:

• балансировка вычислительной загрузки
• синхронизация между потоками
• объем исходного кода программы
• минимизация непроизводительных издержек при работе с потоками
• выбор примитивов синхронизации
• доля времени, которое приложение проводит в режиме последовательного выполнения

Протяженность производного типа в MPI это:

• размер памяти в байтах, который нужно отводить для одного элемента рассматриваемого типа
• число байтов, которые занимает один элемент данных рассматриваемого типа
• смещение первого байта значений рассматриваемого типа

Рассмотрим задачу использования кольцевого буфера (задача "поставщик-потребитель"). Функции AddItemToBuffer и RemoveItemFromBuffer модифицируют структуру данных, разделяемую поставщиком и потребителем, и не используют синхронизацию. Предположим, что программа может выполняться как на однопроцессорных, так и на многопроцессорных системах, и одновременно могут выполняться несколько потоков-поставщиков и потоков-потребителей. Укажите, является ли решение корректным (всегда работает), или (2) некорректным (никогда не работает), или (3) опасным (в одних случаях работает, в других – нет). Semaphore Empty = N; // Буфер содержит N записейM = unlocked;Full = 0;() { Empty.P(); M.Lock(); AddItemToBuffer(); M.Unlock(); Full.V();}() { full.P(); M.Lock(); RemoveItemFromBuffer(); M.Unlock(); empty.V();}

• приведенное решение корректно
• приведенное решение опасно
• приведенное решение некорректно

Пусть написан следующий параллельный код:#pragma omp parallel for ordered{ for (i=5; i >= 0; i--) { #pragma omp ordered printf ("%d ",i);}В каком порядке выведутся числа?

• 5 4 3 2 1 0
• в хаотичном
• 0 1 2 3 4 5

Вы написали программу на языке C. Эта программа работает не корректно на части тестовых данных. Каким инструментом, входящим в комплект поставки Parallel Studio, вы воспользуетесь для поиска ошибки в вашей программе?

• Parallel Composer
• Parallel Inspector
• Parallel Adviser
• Parallel Amplifier

Вы написали программу на языке C. Эта программа работает корректно на подготовленных тестовых данных, но скорость работы вас не устраивает. Какими инструментами, входящими в комплект поставки Parallel Studio, вы воспользуетесь для увеличения скорости работы вашей программы?

• Parallel Composer
• Parallel Inspector
• Parallel Amplifier
• Parallel Adviser

Процесс обнаружения ошибки в параллельных программах обычно устроен следующим образом:

• определение факта наличия ошибки, выяснение причин ошибки, определение способа устранения ошибки, поиск ошибки, устранение ошибки
• определение факта наличия ошибки, поиск ошибки, выяснение причин ошибки, определение способа устранения ошибки, устранение ошибки
• определение факта наличия ошибки, выяснение причин ошибки, поиск ошибки, определение способа устранения ошибки, устранение ошибки

Коллективные операции должны быть вызваны:

• в рамках процесса отправляющего данные
• на всех процессах коммуникатора, в рамках которого ведется пересылка данных
• в рамках хотя бы одного процесса коммуникатора

Как называется состояние потока, обладающего всеми необходимыми ресурсами, в том числе возможностью использования ЦП

• выполнение
• готов к выполнению
• ожидание

Вы написали параллельную программу с использованием OpenMP на языке C. Эта программа работает корректно на подготовленных тестовых данных. Вы запустили вашу программу два раза на 4-хядерной машине. Первый раз вы запустили программу в один поток, и она работала 39 секунд, второй – в 4 потока и она работала 34 секунды. Чем вы воспользуетесь в первую очередь при дальнейшей разработке программы?

• Parallel Amplifier в режиме Hotspots
• Parallel Amplifier в режиме Concurrency
• Parallel Inspector в режиме Threading Errors
• Parallel Inspector в режиме Memory Errors

Завершение вызова функции неблокирующего обмена приводит:

• к фактическому выполнению приема данных (для функции неблокирующего приема) или началу фоновой передачи (для функции неблокирующей передачи)
• к фактическому выполнению обмена
• к инициации запрошенной операции передачи, но ничего не говорит о завершенности обмена

Пусть написана следующая параллельная программа:int *a;= new int [10];#pragma omp parallel shared(a){…[num_th] = num_th;…}Какие проблемы могут наблюдаться при выполнении параллельной программы, если num_th это номер потока (потоков меньше 10)?

• утечки памяти
• программа аварийно завершит свою работу
• гонки данных
• проблем нет

В OpenMP-программе имеются две параллельные области. Возможна ли ситуация, когда один поток закончит выполнение обеих параллельных областей, в то время как другой поток все еще выполняет код первой параллельной области, при условии что все потоки запущены средствами OpenMP?

• нет, в программе может быть только один параллельный регион
• да, каждый поток работает независимо
• нет, все потоки должны закончить выполнение параллельной области, прежде чем начнется выполнение кода после параллельной области

Необходимость создания инструментов для отладки и профилирования параллельных программ вызвана следующими причинами:

• принципиальными сложностями, возникающими при отладке и профилировании параллельных программ, по сравнению с последовательными
• исключительно маркетинговыми причинами; принципиальных проблем с отладкой и профилированием параллельных программ по сравнению с последовательными не возникает
• необходимостью повышения производительности труда разработчиков параллельного ПО