Выберите наиболее походящую оптимизацию, которая позволит сократить время выполнения следующего фрагмента программы: #define N 100 omp_set_num_threads (4); #pragma omp parallel shared(a,b,c,x,y,z) { #pragma omp for for (int i=0; i<N; i++) { z[i] = x[i] + y[i]; } #pragma omp for for (int i=0; i<N; i++) { a[i] = b[i] + c[i]; } }

Правильный ответ:

• # При реализации компилятором редукционного оператора, описанного при помощи клаузы reduction (*: prod), где переменная prod имеет тип integer, для каждой нити создается локальная копия переменной prod, начальное значение которой будет инициализировано:
• # Найдите ошибку в следующем фрагменте программы: #define N 10 int A[N],B[N],tmp; #pragma omp parallel default(shared) num_threads(10) { int iam=omp_get_thread_num(); tmp=A[iam]; B[iam]=tmp; }
• # Определите способ распределения витков цикла между нитями для следующего фрагмента программы: #define N 100 void work(int i); int main () { #pragma omp parallel { #pragma omp for for (int i=0;i<N;i++) work (i); } }
• # Определите значение переменной team_size по завершении выполнения следующей программы: #include <stdio.h> #include "omp.h" int main() { int team_size; team_size=0; #pragma omp parallel num_threads(2) { if (omp_get_thread_num() == 0) { team_size=omp_get_team_size(omp_get_level ()); } } printf("Team Size=%d\n",team_size); }
• # Реализация технологии Intel Cluster OpenMP стала возможной, поскольку в OpenMP используется: