
все
.doc
Так
Запитання 145: Множинна відповідь
Існують такі типи паралелізму:
за
даними
за
завданнями
потоковий
канальний
Запитання 146: Множинна відповідь
Паралельні обчислювальні системи за використовуваною пам’яттю поділяються на
Системи
із спільною пам’яттю
Системи
з розподіленою пам’яттю
Системи
із пам’яттю швидкого доступу
Системи
без пам’яті швидкого доступу
Системи
із багаторівневою пам’яттю
Системи
із однорівневою пам’яттю
Запитання 147: Множина варіантів
Система SMP відноситься до:
Систем
із спільною пам’яттю
Систем
з розподіленою пам’яттю
Систем
із пам’яттю швидкого доступу
Систем
без пам’яті швидкого доступу
Систем
із багаторівневою пам’яттю
Систем
із однорівневою пам’яттю
Запитання 148: Множина варіантів
Система NUMA відноситься до:
Систем
із спільною пам’яттю
Систем
з розподіленою пам’яттю
Систем
із пам’яттю швидкого доступу
Систем
без пам’яті швидкого доступу
Систем
із багаторівневою пам’яттю
Систем
із однорівневою пам’яттю
Запитання 149: Множинна відповідь
Продуктивність обчислювальних систем вимірюється в
FLOPS
Hz
Кількості
операцій з плаваючою комою за секунду
FPS
Запитання 150: Множина варіантів
Tехнологія MPI використовується для:
Систем
із спільною пам’яттю
Систем
з розподіленою пам’яттю
Систем
із пам’яттю швидкого доступу
Систем
без пам’яті швидкого доступу
Систем
із багаторівневою пам’яттю
Систем
із однорівневою пам’яттю
Запитання 151: Множина варіантів
Технологія OpenMP використовується для:
Систем
із спільною пам’яттю
Систем
з розподіленою пам’яттю
Систем
із пам’яттю швидкого доступу
Систем
без пам’яті швидкого доступу
Систем
із багаторівневою пам’яттю
Систем
із однорівневою пам’яттю
Запитання 152: Множина варіантів
В технології CUDA частина програми, яка буде виконуватися на GPU, називається:
kernel
host
device
GPUp
CPUp
Запитання 153: Множина варіантів
В технології CUDA частина програми, яка буде виконуватися на CPU, називається:
kernel
host
device
GPUp
CPUp
Запитання 154: Множина варіантів
Чи вірне твердження, що в технології CUDA частина програми, яка буде виконуватися на CPU, має бути написана на мові CUDA?
Ні
Так
Запитання 155: Множина варіантів
Чи вірне твердження, що в технології CUDA частина програми, яка буде виконуватися на GPU, має бути написана на мові CUDA?
Так
Ні
Запитання 156: Множинна відповідь
При використанні OpenCL необхідними є наступні інструменти:
OpenCL
Compiler
OpenCL
Runtime Library
OpenCL
Compouser
OpenCL
Debuger
Запитання 157: Множинна відповідь
OpenCL надає доступ ядру до таких типів памяті:
Global
Memory
Constant
Memory
Local
Memory
Private
Memory
Public
Memory
Protected
Memory
Запитання 158: Множинна відповідь
на
рисунку зображений граф подвоювання
на
рисунку показано, як можна здійснити
підсумовування восьми чисел у три етапи
на
рисунку показано, як можна здійснити
підсумування восьми чисел у сім етапів
на
рисунку показано, як можна здійснити
підсумування восьми чисел у чотири
етапи
Запитання 159: Множина варіантів
Global Memory в OpenCL – це:
пам'ять,
яка доступна зі всіх робочих елементів
(work item)
пам'ять,
яка доступна для робочих елементів
(work item) в середині окремої робочої групи
(work group)
пам'ять,
яка доступна тільки в середині окремого
робочого елемента (work item)
пам'ять,
яка доступна тільки для читання
(read-only) зі всіх робочих елементів (work
item)
Запитання 160: Множина варіантів
Constant Memory в OpenCL – це:
пам'ять,
яка доступна зі всіх робочих елементів
(work item)
пам'ять,
яка доступна для робочих елементів
(work item) в середині окремої робочої групи
(work group)
пам'ять,
яка доступна тільки в середині окремого
робочого елемента (work item)
пам'ять,
яка доступна тільки для читання
(read-only) зі всіх робочих елементів (work
item)
Запитання 161: Множинна відповідь
на
рисунку проілюстрований загальний
принцип розділяй і володарюй
дана їдея подвоювання може бути
застосована для обчислення добутку n
чисел
дана їдея подвоювання не може бути
застосована для того щоб знайти
максимальне n з чисел
граф
на рисунку є двійковим деревом, тому
операцію, що виконується за допомогою
графа здвоювання, інколи називають
операцією на дереві
Запитання 162: Множина варіантів
Local Memory в OpenCL – це:
пам'ять,
яка доступна зі всіх робочих елементів
(work item)
пам'ять,
яка доступна для робочих елементів
(work item) в середині окремої робочої групи
(work group)
пам'ять,
яка доступна тільки в середині окремого
робочого елемента (work item)
пам'ять,
яка доступна тільки для читання
(read-only) зі всіх робочих елементів (work
item)
Запитання 163: Множина варіантів
Private Memory в OpenCL – це:
пам'ять,
яка доступна зі всіх робочих елементів
(work item)
пам'ять,
яка доступна для робочих елементів
(work item) в середині окремої робочої групи
(work group)
пам'ять,
яка доступна тільки в середині окремого
робочого елемента (work item)
пам'ять,
яка доступна тільки для читання
(read-only) зі всіх робочих елементів (work
item)
Запитання 164: Відповідність (просте)
Встановіть відповідність між середовищем розробки OpenCL програм та виробником:
|
A. Nvidia B. AMD C. Apple D. Intel |
Запитання 165: Множина варіантів
Для
чисел,
алгоритм подвоювання:
складається
з q=log n етапів. На першому етапі виконується
n/2 додавань, на другому – n/4 і т. д., поки
на останньому етапі не буде виконано
єдине додавання
складається
з q=log n етапів. На першому етапі виконується
n додавань, на другому – n/4 і т. д., поки
на останньому етапі не буде виконано
єдине додавання
складається
з p=log n етапів. На першому етапі виконується
n/2 додавань, на другому – n/4 і т. д., поки
на останньому етапі не буде виконано
єдине додавання
складається
з q=log n етапів. На першому етапі виконується
n/2 додавань, на другому – n/4 і т. д., поки
на (n-1) етапі не буде виконано єдине
додавання
Запитання 166: Множина варіантів
Щоб отримати список платформ, які підтримують OpenCL, необхідно виконати команду:
clGetPlatformIDs()
clReceivePlatformList()
clGetPlatformList()
clReceivePlatformIDs()
Запитання 167: Множина варіантів
Для алгоритму здвоювання середній степінь паралелізму дорівнює:
Запитання 168: Множина варіантів
Щоб отримати список пристроїв, які підтримують OpenCL, необхідно виконати команду:
clGetDeviceIDs()
clReceiveDevicesList()
clGetDevicesList()
clReceiveDeviceIDs()
Запитання 169: Множинна відповідь
За допомогою яких OpenCL runtime API команд запускається виконання ядра (kernel) на обчислювальному пристрої?
clEnqueueTask()
clEnqueueNDRangeKernel()
clSetKernelArg()
clRunKernel()
Запитання 170: Множина варіантів
прискорення,
яке отримується при використанні
векторних операцій
час
підготовки даних у векторному комп'ютері
степінь
векторизації обчислень в векторному
комп'ютері
величина,
що характеризує векторні комп'ютери
Запитання 171: Множина варіантів
Щоб створити OpenCL контекст, необхідно виконати команду:
clCreateContext()
clBuildContext()
clProduceContext()
clBuildContekst()
Запитання 172: Множина варіантів
Що в OpenCL означає специфікатор «__kernel» ?
зазначає,
що функція буде виконана на обчислювальному
пристрої (device)
зазначає,
що функція буде виконана на хості (host)
запускає
виконання ядра на обчислювальному
пристрої (device)
виділяє
основну частину програми
Запитання 173: Множина варіантів
Яке розширення, програми написаної на OpenCL, повинно мати ядро (kernel)?
cl
ocl
c