并行计算期末试题理工Word下载.doc
《并行计算期末试题理工Word下载.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《并行计算期末试题理工Word下载.doc（7页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
3.threadprivate语句使一个全局文件作用域的变量在并行域内变成每个线程私有，每个线程对该变量复制一份私有拷贝并在多个并行域中保持。
3、简述openmp函数omp_set_num_threads，omp_get_num_threads，omp_get_thread_num的功能；
环境变量OMP_NUM_THREADS的功能。
omp_set_num_threads
omp_get_num_threads
omp_get_thread_num
OMP_NUM_THREADS：
定义执行中最大的线程数
4、简述MPI点对点通信与MPI集合通信的区别。
1）在通信子中的所有进程都必须调用相同的集合通信函数。
2）每个进程传递给MPI集合通信函数的参数必须是“相容的”。
3）参数output_data_p只用在dest_process上。
然而，所有进程仍需要传递一个与output_data_p相对应的实际参数，即使它的值只是NULL。
4）点对点通信函数是通过标签和通信子来匹配的。
集合通信函数不使用标签，只通过通信子和调用的顺序来进行匹配。
5、简述并行计算机的三种内存架构。
答：
1.共享内存2.分布式内存3.混合型分布式共享内存
二、与并行计算相关的名词术语翻译（英译汉，每小题1分，共20分）。
1、Task任务
2、ParallelTask并行任务
3、SerialExecution串行执行
4、ParallelExecution并行执行
5、Pipelining流水线技术
6、SharedMemory共享内存
7、SymmetricMulti-Processor（SMP）对称多处理器
8、DistributedMemory分布式存储
9、Communications通信
10、Synchronization同步
11、Granularity粒度
12、ObservedSpeedup测量加速比
13、ParallelOverhead并行开销
14、MassivelyParallel大规模并行
15、EmbarrassinglyParallel易并行计算
16、Scalability可扩展性
17、Multi-coreProcessors多核处理器
18、ClusterComputing集群计算
19、Supercomputing/HighPerformanceComputing高性能计算
20、Cloudcomputing云计算
三、补充程序（每小题10分，共30分）
1、下列OpenMP程序要求运行时获取每个线程的id号并输出，主线程获取总的线程数并输出。
请补充适当的OpenMP编译制导指令和函数调用，要求运行时启动4个线程。
#include<
stdio.h>
omp.h>
intmain（intargc,char*argv[]）{
intnthreads,tid;
/*Forkateamofthreadswitheachthreadhavingaprivatetidvariable*/
#pragmaompparallelprivate（tid）
{
/*Obtainandprintthreadid*/
tid=omp_get_thread_num（）;
printf（"
HelloWorldfromthread=%d\n"
tid）;
/*Onlymasterthreaddoesthis*/
if（tid==0）
{
nthreads=omp_get_num_threads（）;
printf（"
Numberofthreads=%d\n"
nthreads）;
}
}/*Allthreadsjoinmasterthreadandterminate*/
}
2、下列OpenMP程序完成对数组a和b相应元素分别求和、求积的任务，请用OpenMP任务（功能）划分的编译制导指令进行并行化。
#defineN1000
intmain（intargc,char*argv[]）
inti;
floata[N],b[N],c[N],d[N];
/*Someinitializations*/
for（i=0;
i<
N;
i++）{
a[i]=i*1.5;
b[i]=i+22.35;
}
#pragmaompparallelshared（a,b,c,d）private（i）
{
#pragmaompsectionsnowait
#pragmaompsection
i++）
c[i]=a[i]+b[i];
#pragmaompsection
d[i]=a[i]*b[i];
}/*endofsections*/
}/*endofparallelsection*/
3、下列MPI程序运行时要求启动4个进程，每个进程要求获取自己的进程号、进程运行所在的机器名称、启动的进程个数并输出。
请补充适当的MPI函数。
#include"
mpi.h"
stdlib.h>
#defineMASTER 0
intmain（intargc,char*argv[]）
intnumtasks,taskid,len;
charhostname[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
MPI_Init（&
argc,&
argv）;
MPI_Comm_size（MPI_COMM_WORLD,&
numtasks）;
MPI_Comm_rank（MPI_COMM_WORLD,&
taskid）;
MPI_Get_processor_name（hostname,&
len）;
printf（"
Hellofromtask%don%s!
\n"
taskid,hostname）;
if（taskid==MASTER）
printf（"
MASTER:
NumberofMPItasksis:
%d\n"
numtasks）;
MPI_Finalize（）;
四、并行程序设计（第1题10分，第2题20分，共30分）
1、编程求Sum=1+2+…N。
（要求使用openmp）
2、
#defineN1000
intmain（intargc,char*argv[]）
intsum,i,total;
intnumprocs,myid;
MPI_Init（&
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,&
total,1,MPI_INT,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD）;
if（myid==0）printf（"
sum=%d\n"
total）;
return0;
2、请分别用OpenMP和MPI并行编程的方法求PI的近似值。
staticlongnum_steps=100000;
doublestep;
#defineNUM_THREADS2
intmain（）
{ inti;
doublex,pi,sum[NUM_THREADS];
step=1.0/（double）num_steps;
omp_set_num_threads（NUM_THREADS）;
//
#pragmaompparallel
{
doublex;
intid;
id=omp_get_thread_num（）;
for（i=id,sum[id]=0.0;
num_steps;
i=i+NUM_THREADS）{//
x=（i+0.5）*step;
sum[id]+=1.0/（1.0+x*x）;
}
}
for（i=0,pi=0.0;
NUM_THREADS;
i++）
pi+=sum[i]*step;
}
printf（“pi=%f”,pi）;
升级会员 