Главная / Введение в принципы функционирования и применения современных мультиядерных архитектур (на примере Intel Xeon Phi)

Введение в принципы функционирования и применения современных мультиядерных архитектур (на примере Intel Xeon Phi) - ответы на тесты Интуит

В курсе изучаются вопросы разработки и оптимизации программного обеспечения, ориентированного на эффективное использование мультиядерных архитектур на примере сопроцессора Intel Xeon Phi.

Список вопросов:

# Одна из формулировок закона Мура гласит:
# Одна из формулировок закона Мура гласит:
# Одна из формулировок закона Мура гласит:
# Уменьшение техпроцесса производства процессоров приводит к:
# Уменьшение техпроцесса производства процессоров приводит к:
# Уменьшение техпроцесса производства процессоров приводит к:
# Основным способом построения суперкомпьютеров на данный момент является:
# Главным преимуществом кластерных систем является:
# Современные персональные компьютеры в основном относятся к:
# Один гигафлопс это?
# Один гигафлопс это?
# Какой порог производительности преодолевают лидеры списка Top 500?
# Какой порог производительности преодолеют лидеры списка Top 500 в ближайшие годы?
# К классу систем с однородным доступом к памяти (UMA) относятся:
# К классу систем с неоднородным доступом к памяти (NUMA) относятся:
# К классу мультикомпьютеров относятся:
# Информационная целостность (когерентность) кэшей может быть организована на аппаратном уровне.
# Информационная целостность (когерентность) кэшей может быть организована на программном уровне.
# При использовании политики обратной записи (write back) данных из кэша в оперативную память:
# При использовании политики сквозной записи (write through) данных из кэша в оперативную память:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Информационную целостность (когерентность) кэшей на аппаратном уровне могут обеспечить:
# Какие из указанных состояний строки кэша используются в протоколе MESI:
# Какие из указанных состояний строки кэша используются в протоколе MESI:
# Какие из указанных состояний строки кэша используются в протоколе MESI:
# Какие из указанных состояний строки кэша используются в протоколе MESI:
# Какие из указанных состояний строки кэша используются в протоколе MESI:
# Какие из указанных состояний строки кэша используются в протоколе MESI:
# Необходимыми средствами при реализации одновременной многопоточности (simul-taneous multithreading, SMT) являются:
# Необходимыми средствами при реализации одновременной многопоточности (simul-taneous multithreading, SMT) являются:
# В каких случаях одновременная многопоточность может положительно сказаться на производительности:
# В каких случаях одновременная многопоточность может негативно сказаться на производительности:
# Теоретическая производительность сопроцессора Intel Xeon Phi больше производительности процессоров общего назначения.
# Теоретическая производительность сопроцессора Intel Xeon Phi больше производительности процессоров общего назначения.
# Теоретическая производительность сопроцессора Intel Xeon Phi больше производительности процессоров общего назначения.
# Сколько ядер содержит сопроцессор Intel Xeon Phi?
# Сколько ядер рекомендуется использовать для вычислений на сопроцессоре Intel Xeon Phi?
# Сколько потоков может одновременно выполняться на сопроцессоре Intel Xeon Phi?
# Сколько конвейеров содержит одно ядро сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Сколько потоков может одновременно выполняться на одном ядре сопроцессоре Intel Xeon Phi?
# Сколько контроллеров памяти содержит сопроцессор Intel Xeon Phi?
# Сколько каналов доступа к памяти включает каждый контроллер памяти сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Поддерживает ли ядро сопроцессора Intel Xeon Phi внеочередное выполнение инструкций?
# Какие векторные расширения поддерживает сопроцессор Intel Xeon Phi?
# Реализовано ли в ядрах сопроцессора Intel Xeon Phi аппаратное предсказание переходов и спекулятивное выполнение инструкций?
# Какова разрядность блока векторных вычислений сопроцессора Intel Xeon Phi (длина обрабатываемых векторов)?
# Блок векторных вычислений:
# На какой конвейер отправляется первая инструкция из пары декодированных?
# Какую латентность имеют большинство инструкций - арифметических операций с целыми числами и масками?
# Какую латентность имеют большинство векторных инструкций?
# Какова теоретическая производительность сопроцессора Intel Xeon Phi для вещественных чисел одинарной точности при использовании 60 ядер?
# Какова теоретическая производительность сопроцессора Intel Xeon Phi для вещественных чисел двойной точности при использовании 60 ядер?
# Выберите все верные утверждения.
# Выберите верное утверждения.
# Какая архитектура Кеша используется в сопроцессоре Intel Xeon Phi?
# Какие характеристики имеют кеши L1 (кеш инструкций L1 I-Cache и кеш данных L1 D-Cache) ядра сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Какой размер имеет кеш L2 ядра сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Какие схемы взаимодействия между кешем и основной памятью реализованы в сопроцессоре Intel Xeon Phi?
# Какие режимы работы и разрядность физического адреса поддерживает сопроцессор Intel Xeon Phi?
# Какие размеры страниц поддерживает сопроцессор Intel Xeon Phi?
# Выберите все верные утверждения.
# Какова суммарная пропускная способность всех контроллеров памяти сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Какова латентность доступа к памяти сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Какие типы передачи данных могут выполнять ядра сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Выберите верное утверждение.
# Выберите верное утверждение.
# Какова латентность доступа к памяти сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Какие дополнительные возможности реализованы в сопроцессоре Intel Xeon Phi по сравнению с процессорами Xeon?
# Какие базовые операционные системы позволяют использовать сопроцессор Intel Xeon Phi?
# Операционная система, выполняющаяся на сопроцессоре Intel Xeon Phi:
# Что такое Symmetric Communication Interface API (SCIF API)?
# Какая операционная система по умолчанию выполняется на и сопроцессоре Intel Xeon Phi?
# Каким образом можно передавать данные между памятью хост-системы и памятью сопроцессора Intel Xeon Phi?
# В каких случаях предпочтительнее использовать DMA-передачу, а не копирование памяти (выберите все подходящие варианты)?
# Как могут использоваться вычислительные мощности системы с установленным сопроцессором Intel Xeon Phi? Выберите все правильные варианты.
# Какие режимы выполнения приложений поддерживаются для систем с установленными сопроцессорами Intel Xeon Phi? Выберите все правильные варианты.
# При использовании модели симметричного выполнения (Symmetric model)
# При использовании режима Offload:
# При использовании модели использования только сопроцессоров (Coprocessor-only model)
# Выберите технологии и API, которые вы можете использовать при программировании для сопроцессора Intel Xeon Phi?
# При использовании модели симметричного выполнения (Symmetric model) для взаимодействия между процессорами базовой системы, в пределах сопроцессора и между сопроцессором и процессорами базовой системы по умолчанию используется
# Что происходит, если при вызове offload-кода сопроцессор Intel Xeon Phi оказывается занят?
# Техника двойной буферизации позволяет
# Можно ли при использовании режима Offload организовать передачу между хостом и сопроцессором сложных структур данных, например, использующих указатели?
# Можно ли при использовании режима Offload выполнять в Offload-части кода вызовы MPI-функций?
# Сколько этапов (стадий) содержит конвейер сопроцессора Intel Xeon Phi?
# Модели программирования для сопроцессора Intel Xeon Phi это
# При разработке программ для сопроцессора Intel Xeon Phi
# При разработке программ для сопроцессора Intel Xeon Phi
# Для каких вычислительных систем предназначена технология OpenMP?
# Технология программирования OpenMP расширяет язык программирования за счет:
# Отметьте верные утверждения об OpenMP:
# Для создания параллельной области необходимо использовать директиву:
# Какое количество потоков может быть создано в рамках параллельной секции?
# Что определяет количество потоков в рамках параллельной секции?
# Для распределения итераций цикла между потоками необходимо использовать следующую директиву OpenMP:
# Какая директива OpenMP может быть использована для синхронизации потоков?
# Можно ли в OpenMP программе управлять количеством потоков выполняющих работу, не меняя кода программы?
# Под параллельной программой в рамках MPI понимается:
# Как определяется число процессов при запуске MPI-программы?
# В программе на MPI необходимо распределить итерации цикла между процессами, считая, что время выполнения итераций примерно одинаковое
# Процессы параллельной программой в рамках MPI:
# Минимально необходимый набор операций для организации информационного взаимодействия между процессорами в вычислительных системах с распределенной памятью включает в себя только:
# Intel Cilk Plus – это:
# В Cilk Plus входят:
# Планировщик Cilk Plus основан на распределении работы путём:
# В коде "cilk_spawn F1(); F2(); cilk_sync;"
# Код "cilk_for(int i=0; i<maxi; i++) Func(); " позволяет:
# Сколько потоков для вычислений будет создано библиотекой TBB после выполнения указанного ниже кода? task_scheduler_init init; init.initialize(4);
# Для чего предназначена операция расщепления в итерационном пространстве?
# Планирование вычислений в функции parallel_for:
# При реализации функтора для функции parallel_for:
# Планирование вычислений в функции parallel_for:
# Код на сопроцессоре Intel Xeon Phi исполняется в
# Какой ключ компилятора icc следует использовать для компиляции программы, исполняемой в режиме offload:
# Какой ключ компилятора icc следует использовать для компиляции программы, если она должна запускаться только на сопроцессоре:
# #!/bin/sh mpicc –O2 –openmp main.cpp –o ./program_name mpicc –O2 –openmp –mmic main.cpp –o ./program_name.mic Данный скрипт используется для компиляции программы, которая должна исполняться в режиме:
# Для компиляции программы, исполняемой в режиме offload, следует использовать скрипт:
# Для компиляции программы, исполняемой только на сопроцессоре, следует использовать скрипт:
# Для компиляции программы, исполняемой в симметричном режиме, следует использовать скрипт:
# Какой из представленных ниже скриптов обеспечивает запуск программы в режиме offload:
# Какой из представленных ниже скриптов обеспечивает запуск программы в режиме исполнения только на сопроцессоре:
# Какой из представленных ниже скриптов обеспечивает запуск программы в симметричном режиме:
# #!/bin/sh mpiexec.hydra –perhost 1 ./program_name Данный скрипт обеспечивает запуск программы в режиме:
# #!/bin/sh mpiexec.hydra –host mic0 –n 1 –perhost 1 ./program_name.mic Данный скрипт обеспечивает запуск программы в режиме:
# #!/bin/sh mpiexec.hydra –hosts 2 node0 node1 –n 2 –perhost 1 ./program_name: \ –hosts 4 mic0 mic1 mic2 mic3 –n 4 –perhost 1 ./program_name.mic Данный скрипт обеспечивает запуск программы в режиме:
# #!/bin/sh export MICperNODE=1 sbatch –N 4 –-gres=mic:2 native_run.sh ./program_name Данный скрипт обеспечивает запуск программы в режиме исполнения только на сопроцессоре на кластере с системой управления SLURM. Сколько процессов на узел будет создано при запуске программы?
# #!/bin/sh export MICperNODE=2 sbatch –N 2 –-gres=mic:4 native_run.sh ./program_name Данный скрипт обеспечивает запуск программы в режиме исполнения только на сопроцессоре на кластере с системой управления SLURM. Сколько всего процессов будет создано при запуске программы?
# S,N,1,2.0.0. #!/bin/sh export PPN=2 export MICperNODE=2 sbatch –N 2 –-gres=mic:2 symmetric_run.sh ./program_name Данный скрипт обеспечивает запуск программы в симметричном режиме на кластере с системой управления SLURM. Сколько всего процессов будет создано при запуске программы?
# Какой скрипт обеспечивает получение монопольного доступа к двум узлам кластера, на каждом из которых установлено не менее двух сопроцессоров? Работа ведется на кластере с системой управления SLURM.
# Задача факторизации натурального числа N состоит в
# Следующий псевдокод 1. i number; 2. for j = 2 to number 3. if (i == 1) break; 4. r i % j; 5. if (r == 0) 6. i i / j; 7. save_divisor(number, j); 8. j j - 1;
# Следующий кодint idx = number; for (int j = 2; j < number; j++) { if (idx == 1) break; int r; r = idx % j; if (r == 0) { idx /= j; divisors[number].push_back(j); j--; } }
# Следующая функцияvoid factorization() { #pragma omp parallel for for (int i = 1; i < NUM_NUMBERS; i++) { int number = i; int idx = number; for (int j = 2; j < idx; j++) { if (number == 1) break; int r; r = number % j; if (r == 0) { number /= j; divisors[idx].push_back(j); j--; } } } } факторизует числа в диапазоне от 1 до NUM_NUMBERS. Добавление к прагме parallel параметра schedule(static, 1) приведет к
# Следующая функция void factorization() { #pragma omp parallel for for (int i = 1; i < NUM_NUMBERS; i++) { int number = i; int idx = number; for (int j = 2; j < idx; j++) { if (number == 1) break; int r; r = number % j; if (r == 0) { number /= j; divisors[idx].push_back(j); j--; } } } } факторизует числа в диапазоне от 1 до NUM_NUMBERS. Добавление к прагме parallel параметра schedule(dynamic) уменьшит время
# Следующая функция void factorization() { #pragma omp parallel for for (int i = 1; i < NUM_NUMBERS; i++) { int number = i; int idx = number; for (int j = 2; j < idx; j++) { if (number == 1) break; int r; r = number % j; if (r == 0) { number /= j; divisors[idx].push_back(j); j--; } } } } факторизует числа в диапазоне от 1 до NUM_NUMBERS. Добавление к прагме parallel параметра schedule(static, chunk) при правильном выборе chunk
# Пусть разработан код представленный ниже: #pragma offload target(mic:0) signal(s1) { F1(p1, p2); } F2(); В каком порядке будут исполняться функции F1 и F2?
# Пусть разработан код представленный ниже: #pragma offload target(mic:0) { F1(p1, p2); } F2(); В каком порядке будут исполняться функции F1 и F2?
# Пусть разработан код представленный ниже: #pragma offload target(mic:0) wait (s1) { F1(p1, p2); } F2(); В каком порядке будут исполняться функции F1 и F2?
# Пусть разработан код представленный ниже: F1(); #pragma offload target(mic:0) signal(s1) { F2(p1, p2); } В каком порядке будут исполняться функции F1 и F2?
# Пусть разработан код представленный ниже: F1(); #pragma offload target(mic:0) wait(s1) { F2(p1, p2); } В каком порядке будут исполняться функции F1 и F2?
# Пусть разработан код представленный ниже:int r = 0; int main() { #pragma offload target(mic:0) { setR(); } printf("%d", r); } ... setR() { r = 1; } Что будет выведено на экран?
# Подход, основанный на организации вычислений с использованием команд SIMD (SSE, SSE2, etc.), называется:
# Суть парадигмы SIMD заключается в следующем:
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 16 … int rr[LOOP_SIZE]; … p = 1; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { p *= rr[k]; } Какого следует ожидать ускорения в результате векторизации по сравнению со скалярной версией на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 24 … int rr[LOOP_SIZE]; … p = 1; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { p *= rr[k]; } Какого следует ожидать ускорения в результате векторизации по сравнению со скалярной версией на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 24 … int rr[LOOP_SIZE]; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { rr[k] = number % k; } Какого следует ожидать ускорения в результате векторизации по сравнению со скалярной версией на Intel Xeon Phi?
# Размер векторного регистра для хранения данных с плавающей запятой в наборах команд SSE составляет:
# Размер векторного регистра для хранения данных с плавающей запятой в наборе команд AVX составляет:
# Размер векторного регистра для хранения данных с плавающей запятой в наборе команд Intel Xeon Phi составляет:
# Какого потенциального ускорения можно добиться при векторизации функции, работающей с вещественными числами одинарной точности, с использованием расширения SSE на процессоре Intel Xeon
# Какого потенциального ускорения можно добиться при векторизации функции, работающей с вещественными числами одинарной точности, с использованием расширения AVX на процессоре Intel Xeon
# Какого потенциального ускорения можно добиться при векторизации функции, работающей с вещественными числами одинарной точности, на сопроцессоре Intel Xeon Phi
# Какого потенциального ускорения можно добиться при векторизации функции, работающей с вещественными числами двойной точности, с использованием расширения SSE на процессоре Intel Xeon
# Какого потенциального ускорения можно добиться при векторизации функции, работающей с вещественными числами двойной точности, с использованием расширения AVX на процессоре Intel Xeon
# Какого потенциального ускорения можно добиться при векторизации функции, работающей с вещественными числами двойной точности, на сопроцессоре Intel Xeon Phi
# Какой процент от пиковой производительности можно получить в функции, работающей с вещественными числами одинарной точности, без использования векторных расширений на процессоре Intel Xeon
# Какой процент от пиковой производительности можно получить в функции, работающей с вещественными числами одинарной точности, без использования векторных расширений на сопроцессоре Intel Xeon Phi
# Какое из следующих замечаний является верным:
# Инструкция вида FMA позволяет выполнить следующую операцию:
# Какое из следующих утверждений является верным?
# Как реализована расширенная поддержка математических функций в Xeon Phi?
# Векторизация является параллелизмом на уровне:
# Какие из перечисленных директив компилятора предназначены для векторизации кода?
# Каким образом возможно использование векторных инструкций в программе?
# Для данного цикла определите, зависимы ли его итерации. При наличии зависимости охарактеризуйте ее характер.for (int i = 0; i < n – 1; i++) a[i + 1] = a[i] * 2 – 5;
# Для данного цикла определите, зависимы ли его итерации. При наличии зависимости охарактеризуйте ее характер.for (int i = 0; i < n – 2; i++) a[i + 2] = a[i] * 3 + 1;
# Для данного цикла определите, зависимы ли его итерации. При наличии зависимости охарактеризуйте ее характер. Массивы a, b не пересекаются.for (int i = 0; i < n; i++) a[i] = b[i] * 2 + 8;
# Для данного цикла определите, зависимы ли его итерации. При наличии зависимости охарактеризуйте ее характер. Массивы a, b не пересекаются.for (int i = 0; i < n - 2; i++) a[i] = b[i + 2] * 4 - 5;
# Для данного цикла определите, зависимы ли его итерации. При наличии зависимости охарактеризуйте ее характер. Массивы a, b, c не пересекаются.for (int i = 1; i < n - 2; i++) a[i] = b[i + 2] * c[i – 1];
# Код «D[:] = sin(S[:]);» в Cilk Plus приведёт к:
# Какие ключи компилятора необходимо указать для корректной компиляции следующей функцииvoid GetOptionPrices( float * restrict pT, float * restrict pK, float * restrict pS0, float * restrict pC) { int i; float d1, d2, erf1, erf2; for (i = 0; i < N; i++) { d1 = (logf(pS0[i] / pK[i]) + (r + sig * sig * 0.5f) * pT[i]) / (sig * sqrtf(pT[i])); d2 = (logf(pS0[i] / pK[i]) + (r - sig * sig * 0.5f) * pT[i]) / (sig * sqrtf(pT[i])); erf1 = 0.5f + 0.5f * erff(d1 / sqrtf(2.0f)); erf2 = 0.5f + 0.5f * erff(d2 / sqrtf(2.0f)); pC[i] = pS0[i] * erf1 - pK[i] * expf((-1.0f) * r * pT[i]) * erf2; } }
# Следующую функцию void GetOptionPricesV4(float *pT, float *pK, float *pS0, float *pC) { int i; float d1, d2, erf1, erf2; #pragma simd for (i = 0; i < N; i++) { d1 = (logf(pS0[i] / pK[i]) + (r + sig * sig * 0.5f) * pT[i]) / (sig * sqrtf(pT[i])); d2 = (logf(pS0[i] / pK[i]) + (r - sig * sig * 0.5f) * pT[i]) / (sig * sqrtf(pT[i])); erf1 = 0.5f + 0.5f * erff(d1 / sqrtf(2.0f)); erf2 = 0.5f + 0.5f * erff(d2 / sqrtf(2.0f)); pC[i] = pS0[i] * erf1 - pK[i] * expf((-1.0f) * r * pT[i]) * erf2; } } требуется собрать с поддержкой векторного набора команд AVX. Какие ключи компилятора необходимо использовать
# Следующую функциюvoid GetOptionPricesV7(float *pT, float *pK, float *pS0, float *pC) { int i; float d1, d2, erf1, erf2, invf; float sig2 = sig * sig; #pragma omp parallel for private(invf, d1, d2, erf1, erf2) for (i = 0; i < N; i++) { invf = invsqrtf(sig2 * pT[i]); d1 = (logf(pS0[i] / pK[i]) + (r + sig2 * 0.5f) * pT[i]) * invf; d2 = (logf(pS0[i] / pK[i]) + (r - sig2 * 0.5f) * pT[i]) * invf; erf1 = 0.5f + 0.5f * erff(d1 * invsqrt2); erf2 = 0.5f + 0.5f * erff(d2 * invsqrt2); pC[i] = pS0[i] * erf1 - pK[i] * expf((-1.0f) * r * pT[i]) * erf2; } } требуется собрать с поддержкой векторного набора команд AVX (ключ –mavx). Нужно ли модифицировать код?
# Пусть в программе присутствует следующий код: for (int j = 2; j < 1000; j++) { if (number == 1) break; int r; r = number % j; if (r == 0) { number /= j; divisors[idx].push_back(j); j--; } } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 128 … int rr[LOOP_SIZE]; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { rr[k] = number % k; } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 130 … int rr[LOOP_SIZE]; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { rr[k] = number % k; } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора, для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 16 … int rr[LOOP_SIZE]; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { rr[k] = number % k; } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора, для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 16 … int rr[LOOP_SIZE]; … p = 1; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { p *= rr[k]; } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора, для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 30 … int rr[LOOP_SIZE]; … p = 1; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { p *= rr[k]; } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора, для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Пусть в программе присутствует следующий код:#define LOOP_SIZE 128 … int rr[LOOP_SIZE]; … p = 1; for(int k = 0; k < LOOP_SIZE; k++) { p *= rr[k]; } Возможна ли векторизация данного цикла средствами компилятора, для исполнения на Intel Xeon Phi?
# Выберите синтаксическую конструкцию, которая бы обеспечивала запуск участка кода на сопроцессоре (язык C/C++):
# Выберите синтаксические конструкции, посредством которых выделяются те участки кода, которые должны быть скомпилированы для выполнения на сопроцессоре:
# Выберите синтаксические конструкции, которые позволяют обеспечить обмен данными между процессором и сопроцессором:
# Директива #pragma offload target(mic) обеспечивает:
# В системе доступно 3 сопроцессора. Директива #pragma offload target(mic:0) обеспечивает
# В системе доступно 3 сопроцессора. Директива #pragma offload target(mic:4) обеспечивает:
# В системе доступно 3 сопроцессора. Директива #pragma offload target(mic:5) обеспечивает:
# В системе доступно 3 сопроцессора. Директива #pragma offload target(mic:6) обеспечивает:
# Какой параметр директивы #pragma offload используется для копирования данных с хоста на сопроцессор?
# Какой параметр директивы #pragma offload используется для копирования данных с сопроцессора на хост?
# Какой параметр директивы #pragma offload используется для явного указания, где запускать код?
# Какой параметр директивы #pragma offload используется для асинхронного выполнения кода на сопроцессоре?
# При использовании директивы #pragma offload с параметром in для каких данных поддерживается копирование?
# При использовании директивы #pragma offload с параметром in для каких данных поддерживается копирование?
# При использовании директивы #pragma offload с параметром in для каких данных поддерживается копирование?
# При использовании директивы #pragma offload с параметром in для каких данных поддерживается копирование?
# При использовании директивы #pragma offload с параметром in для каких данных поддерживается копирование?
# __attribute__((target(mic))) void func(float* a, float* b, int count, float c, float d) { #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < count; ++i) { a[i] = b[i]*c + d; } } int main() { const int count = 100; float a[count], b[count], c, d; … #pragma offload target(mic) [Параметры] func(a, b, count, c, d); … } Какие параметры нужно добавить в соответствующее место в приведенном выше коде (вместо "[Параметры]"), чтобы обеспечить корректное и эффективное выполнение кода:
# Какие из приведенных ниже ключевых слов расширения Intel Cilk Plus позволяют выполнить функцию на сопроцессоре:
# Какое из приведенных ниже ключевых слов расширения Intel Cilk Plus отвечает за неблокирующее выполнение кода на сопроцессоре (центральный процессор не ждет, пока сопроцессор закончит свою работу):
# Какое из приведенных ниже ключевых слов расширения Intel Cilk Plus позволяет объявить переменную, которая будет доступна как на процессоре, так и на сопроцессоре:
# Какие из приведенных ниже языков программирования поддерживают явную схему работы с памятью в режиме offload:
# Какие из приведенных ниже языков программирования поддерживают неявную схему работы с памятью в режиме offload:
# Использование какого ключевого слова в языках программирования C/C++ позволяет сказать компилятору о том, что доступ к некоторой памяти возможен с использованием только одного указателя (нет перекрытий по памяти с другими указателями)?
# Какая директива предназначена для того, чтобы сообщить компилятору об отсутствии зависимостей в цикле?
# Какая директива предназначена для безусловной векторизации цикла?
# Какая директива предназначена для указания компилятору на то, что все используемые массивы в цикле являются выровненными?
# Технология Array Notation в Intel Cilk Plus используется для
# Дан массив A размером 100 элементов. Как с помощью технологии Array Notation получить доступ ко всем элементам массива:
# Дан массив A размером 100 элементов. Как с помощью технологии Array Notation получить доступ к элементам 10, 11, 12, 13, 14:
# Отметьте корректные выражения с точки зрения использования технологии Array Notation:
# Отметьте некорректные выражения с точки зрения использования технологии Array Notation:
# Дан массив A размером 100 элементов. Как с помощью технологии Array Notation получить доступ к элементам 2, 4, 6, 8, 10:
# Технология Elemental Functions в Intel Cilk Plus используется для
# Отметьте корректные утверждения касательно правил вызова элементарных функций (технология Elemental Functions):
# Отметьте некорректное утверждение касательно правил вызова элементарных функций (технология Elemental Functions):
# Какой ключ компилятора Intel позволяет получить наиболее полный отчет о векторизации вашего кода:
# Ключ компилятора Intel -vec-report3 позволяет получить сообщения о невозможности векторизовать цикл вида:
# Ключ компилятора Intel -vec-report6 позволяет получить сообщения о невозможности векторизовать цикл вида:
# Какая из предложенных ниже синтаксических конструкций обеспечивает выравнивание статических массивов?
# Какая из предложенных ниже синтаксических конструкций обеспечивает выравнивание динамических массивов?
# Какая из предложенных ниже синтаксических конструкций говорит компилятору о том, что данный адрес выровнен по границе в 64 байта?
# Какая из предложенных ниже синтаксических конструкций говорит компилятору о том, что значение данной переменной кратно 16?
# Какая из предложенных ниже синтаксических конструкций говорит компилятору о том, все массивы в рамках цикла выровнены?
# Опция компилятора Intel -vec-report позволяет получить:
# Опция компилятора Intel -guide-vec позволяет получить:
# Опция компилятора Intel -guide позволяет получить:
# Опция компилятора Intel -opt-report позволяет получить:
# Алгоритм распределения потоков по ядрам сопроцессора Intel Xeon Phi, максимально заполняющий ядра потоками (часть ядер при этом может быть свободна), можно задать как:
# К чему приводит неравномерное распределение вычислительной нагрузки между потоками?
# Признаками наличия неравномерной вычислительной нагрузки между потоками являются:
# На эффективность работы параллельной программы существенное влияние оказывают следующие факторы:
# Какова цель балансировки нагрузки между потоками:
# 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 Intel Parallel Studio, вы воспользуетесь для увеличения скорости работы вашей программы?
# Вы написали программу на языке C. Эта программа работает корректно на подготовленных тестовых данных, но скорость работы вас не устраивает. Каким инструментом, входящим в комплект поставки Intel Parallel Studio, вы воспользуетесь для определения участка программы, на выполнение которого расходуется наибольшее количество времени?