Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Otvety_ekzamen_Chernysheva.docx
X
- •Тема 1. Введение в архитектуру многопроцессорных вычислительных систем
- •Необходимость введение классификации параллельных вычислительных систем. Требования, которым должна удовлетворять классификации.
- •Классификация м. Флинна. Достоинства и недостатки.
- •Компьютеры с разделенной памятью: mpp-системы. Принципиальная схема. Примеры mpp-систем.
- •Компьютеры с общей памятью: smp-системы. Многоядерные системы. Принципиальная схема. Примеры smp-систем.
- •Системы с неоднородным доступом к памяти: ccNuma-системы. Принципиальная схема.
- •Кластерные системы. Кластер игэу. Схема кластера. Основные характеристики.
- •Тема 2. Система программирования mpi
- •Mpi. Характеристика системы. Основные понятия mpi.
- •Константы. Типы. Сообщения, атрибуты сообщения. Структура mpi_Status.
- •Основные функции mpi: mpi_Init(), mpi_Finalize(), mpi_Wtime().
- •Функции работы с коммуникатором: mpi_Comm_size(), mpi_Comm_rank().
- •Функции коллективного взаимодействия процессов: mpi_Bcast(), mpi_Barrier(), mpi_Reduce(),mpi_Allreduce(),(), mpi_Scan(),. Коллективные операции.
- •Функции обмена с блокировкой: mpi_Send(), mpi_Recv(), mpi_Ssent(),mpi_Bsend(), mpi_Rsend(), mpi_Buffer_attach(), mpi_Buffer_detach().
- •Тема 3. Система программирования OpenMp
- •Система программирования OpenMp. Понятие нити. Структура OpenMp-программы. Схема fork/join. Понятие директивы, клаузы. Классы переменных.
- •Директива OpenMp определения параллельной области. Клаузы.
- •Директива для параллельного выполнения циклов. Клаузы.
- •Директива для однократного выполнения участка кода. Клаузы.
- •Директива для параллельного выполнения независимых фрагментов программы. Клаузы.
- •Директива синхронизации.
- •Директива выполнения блока программы нитью-«мастер».
- •Атомарная директива.
- •Директива создания критической секции. Именованная критическая секция.
- •Директивы flush, ordered, threadprivate.
- •Функции OpenMp.
- •Тема 4. Нейрокомпьютерные системы
- •Обучение простейшего персептрона распознаванию двух образов.
- •Отображение
- •Реакция на образ
- •Блок подготовки
- •Блок обучения
- •Блок проверки
- •Функции активации.
- •Топологии нейронных сетей.
- •Алгоритмы обучения. Методы Хебба.
- •Ассоциативная память нейронных сетей.
- •Тема 5. Параллельные вычисления
- •Виды параллелизма.
- •Ускорение вычислений. Основной закон Амдала. Закон Густавсона-Барсиса.
- •Сетевой закон Амдала. Недостатки закона Амдала.
- •Решение уравнения теплопроводности на мвс. Постановка задачи. Расчетные формулы. Параллельный алгоритм. Распределение точек по процессам. Обработка стыков. Ускорение и точность вычислений.
- •Тема 6 Технология cuda.
- •Основные термины: концепция simd, мультипроцессор, устройство (device), хост (host), ядро (kernel). Организация потоков.
- •Архитектура устройства, виды памяти.
- •Расширения языка с. Спецификаторы функций, спецификаторы переменных, добавленные типы.
- •Функции cuda: функция вызова ядра, функции работы с памятью.
- •Функции определения времени вычислений.
- •Пример программы на cuda: решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта 4.
Функции определения времени вычислений.
Для замера времени расчетов на GPU используеться функция cudaEventElapsedTime, прототип которой имеет следующий вид:
cudaError_t cudaEventElapsedTime( float* time, cudaEvent_t start, cudaEvent_t end ),
где
time – указатель на float, для записи времени между event’ами start и end (в миллисекундах),
start – хендл первого event’а,
end – хендл второго event’а.
Возвращает:
cudaSuccess – в случае успеха
cudaErrorInvalidValue – неверное значение
cudaErrorInitializationError – ошибка инициализации
cudaErrorPriorLaunchFailure – ошибка при предыдущем асинхронном запуске функции
cudaErrorInvalidResourceHandle – неверный хендл event’а
Пример программы на cuda: решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта 4.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]