完整版并行計(jì)算期末試題-理工文檔良心出品

1、并行計(jì)算期末試題適用專業(yè)：理工類考試說明：1、將試卷答案以學(xué)號(hào)命名為 word文件，如115042101.doc,上傳到ftp:03/upload。2、第一、二大題，直接將答案寫在題后；第三、四題要求將程序補(bǔ)充、編寫完 整并將運(yùn)行結(jié)果截圖插在題目后面。一、簡(jiǎn)述題（每小題4分，共20分）。的功能。1、簡(jiǎn)述 openmp編譯制導(dǎo)指令 master,single,critical,atomic1 .master制導(dǎo)語句指定代碼段只能被主線程執(zhí)行2 . single編譯制導(dǎo)語句指定內(nèi)部代碼只能由線程組中的一個(gè)線程執(zhí)行。線程 組中沒有執(zhí)行single語句的線程會(huì)一直等待代碼塊的結(jié)

2、束，使用nowait子句除外。3 .critical制導(dǎo)語句表明域中的代碼一次只能由一個(gè)線程執(zhí)行，其他線程被阻塞在臨界區(qū)4 .atomic制導(dǎo)語句指定特定的存儲(chǔ)單元將被原子更新2、簡(jiǎn)述openm閻譯制導(dǎo)子句shared,private 的功能？簡(jiǎn)述openm閻譯制導(dǎo)指 令 threadprivate的功能。1.private子句表示它列出的變量對(duì)于每個(gè)線程是局部的。2.shared子句表示它所列出的變量被線程組中所有的線程共享，所有線程都 能對(duì)它進(jìn)行讀寫訪問。3.threadprivate語句使一個(gè)全局文件作用域的變量在并行域內(nèi)變成每個(gè)線程私有，每個(gè)線程對(duì)該變量復(fù)制一份私有拷貝并在多個(gè)并行域中

3、保持。3、簡(jiǎn)述 openmp函數(shù) omp_set_num_threads, omp_get_num_threads,OMP NUM THREADSgomp_get_thread_num 的功能； 環(huán)境變量omp_set_num_threads omp_get_num_threads omp_get_thread_numOMP_NUM_THRE ADSC執(zhí)行中最大的線程數(shù)4、簡(jiǎn)述MPI點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信與MPI集合通信的區(qū)別。1）在通信子中的所有進(jìn)程都必須調(diào)用相同的集合通信函數(shù)。2）每個(gè)進(jìn)程傳遞給MPI集合通信函數(shù)的參數(shù)必須是“相容的”。3）參數(shù)output_data_p只用在dest_process上

4、。然而，所有進(jìn)程仍 需要傳遞一個(gè)與output_data_p相對(duì)應(yīng)的實(shí)際參數(shù)，即使它的值只是 NULL4）點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信函數(shù)是通過標(biāo)簽和通信子來匹配的。集合通信函數(shù)不 使用標(biāo)簽，只通過通信子和調(diào)用的順序來進(jìn)行匹配。5、簡(jiǎn)述并行計(jì)算機(jī)的三種內(nèi)存架構(gòu)。答：1.共享內(nèi)存2.分布式內(nèi)存3.混合型分布式共享內(nèi)存 二、與并行計(jì)算相關(guān)的名詞術(shù)語翻譯（英譯漢，每小題 1分，共20分）。1、Task任務(wù)2、Parallel Task 并行任務(wù)3、 Serial Execution 串行執(zhí)行4、Parallel Execution并行執(zhí)行5、Pipelining 流水線技術(shù)6、Shared Memory共享內(nèi)存7、S

5、ymmetric Multi-Processor （SMP）對(duì)稱多處理器8、Distributed Memory 分布式存儲(chǔ)9、Communications 通信10、Synchronization 同步11、Granularity 粒度12、Observed Speedup 測(cè)量加速比13、Parallel Overhead并行開銷14、Massively Parallel大規(guī)模并行15、Embarrassingly Parallel易并行計(jì)算16、Scalability可擴(kuò)展性17、Multi-core Processors多核處理器18、Cluster Computing 集群計(jì)算19

6、、 Supercomputing / High Performance Computing高性能計(jì)算20 Cloud computing 云計(jì)算三、補(bǔ)充程序（每小題10分，共30分）1、下列OpenM嚴(yán)序要求運(yùn)行時(shí)獲取每個(gè)線程的id號(hào)并輸出，主線程獲取總的 線程數(shù)并輸出。請(qǐng)補(bǔ)充適當(dāng)?shù)?OpenMP®譯制導(dǎo)指令和函數(shù)調(diào)用，要求運(yùn)行時(shí)啟 動(dòng)4個(gè)線程。#include <stdio.h>#include <omp.h>int main (int argc,char *argv) int nthreads, tid;/* Fork a team of threads

7、with each thread having a private tid variable*/#pragma omp parallel private(tid)/* Obtain and print thread id */tid = omp_get_thread_num();printf("Hello World from thread = %dn", tid);/* Only master thread does this */if (tid = 0)nthreads = omp_get_num_threads();printf("Number of thr

8、eads = %dn", nthreads);) /* All threads join master thread and terminate */)2、下列OpenM嚴(yán)序完成對(duì)數(shù)組a和b相應(yīng)元素分別求和、求積的任務(wù)，請(qǐng)用 OpenM衽務(wù)(功能)劃分的編譯制導(dǎo)指令進(jìn)行并行化。#include <omp.h>#define N 1000int main (int argc,char *argv)int i;float aN, bN, cN, dN;/* Some initializations */for (i=0; i < N; i+) ai = i * 1.5;

9、bi = i + 22.35;)#pragma omp parallel shared(a,b,c,d) private(i)#pragma omp sections nowait#pragma omp sectionfor (i=0; i < N; i+)ci = ai + bi;#pragma omp sectionfor (i=0; i < N; i+)di = ai * bi; /* end of sections */ /* end of parallel section */3、下列MPI程序運(yùn)行時(shí)要求啟動(dòng)4個(gè)進(jìn)程，每個(gè)進(jìn)程要求獲取自己的進(jìn)程號(hào)、 進(jìn)程運(yùn)行所在的機(jī)器名稱

10、、啟動(dòng)的進(jìn)程個(gè)數(shù)并輸出。請(qǐng)補(bǔ)充適當(dāng)?shù)?MPI函數(shù)#include "mpi.h"#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MASTER0int main (int argc, char *argv)int numtasks, taskid, len;char hostnameMPI_MAX_PROCESSOR_NAME;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numtasks);MPI_Comm_rank(MPI

11、_COMM_WORLD,&taskid);MPI_Get_processor_name(hostname, &len);printf ("Hello from task %d on %s!n", taskid, hostname);if (taskid = MASTER)printf("MASTER: Number of MPI tasks is: %dn",numtasks);MPI_Finalize();四、并行程序設(shè)計(jì)(第1題10分，第2題20分，共30分)1、編程求Sum=1+2+ No (要求使用openmp2、#include

12、 <stdio.h>#include "mpi.h"#define N 1000int main(int argc,char *argv口)int sum,i,total;int numprocs, myid;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);for(i=myid+1;i<=N;i+=numprocs)sum+=i;MPI_Reduce(&sum,&a

13、mp;total,1,MPI_INT,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD);if(myid=0)printf("sum=%dn",total);MPI_Finalize(); return 0;)2、請(qǐng)分別用OpenM的MPI并行編程的方法求PI的近似值。H 11兀dx = arctan(x)= arctan(1) - arctan(D) - arctan(1) =一J。1 + x -fJ4#include <stdio.h>#include <omp.h>static long num_steps = 100000;double step;#define NUM_THREADS 2int main () int i;double x, pi, sumNUM_THREADS;step = 1.0/(double) num_steps;omp_set_num_threads(NUM_THREADS); #pragma omp paralleldou