并行计算期末试题-理工.doc

并行计算期末试题
适用专业：理工类
考试说明：
1、 将试卷答案以学号命名为word文件，如115042101.doc，上传到ftp://172.17.124.203/upload。

2、 第一、二大题，直接将答案写在题后；第三、四题要求将程序补充、编写完整并将运行结果截图插在题目后面。

一、简述题（每小题4分，共20分）。
1、简述openmp编译制导指令master,single,critical,atomic的功能。

1.master制导语句指定代码段只能被主线程执行
2. single编译制导语句指定内部代码只能由线程组中的一个线程执行。线程组中没有执行single语句的线程会一直等待代码块的结束，使用nowait子句除外。
3.critical制导语句表明域中的代码一次只能由一个线程执行，其他线程被阻塞在临界区
4.atomic制导语句指定特定的存储单元将被原子更新

2、简述openmp编译制导子句shared,private的功能？简述openmp编译制导指令threadprivate的功能。

1.private子句表示它列出的变量对于每个线程是局部的 。
2.shared子句表示它所列出的变量被线程组中所有的线程共享，所有线程都能对它进行读写访问。
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、Parallel Task并行任务
3、Serial Execution 串行执行
4、Parallel Execution 并行执行
5、Pipelining 流水线技术
6、Shared Memory共享内存
7、Symmetric Multi-Processor (SMP) 对称多处理器
8、Distributed Memory分布式存储
9、Communications 通信
10、Synchronization 同步
11、Granularity 粒度
12、Observed Speedup 测量加速比
13、Parallel Overhead并行开销
14、Massively Parallel大规模并行
15、Embarrassingly Parallel易并行计算
16、Scalability 可扩展性
17、Multi-core Processors 多核处理器
18、Cluster Computing集群计算
19、Supercomputing / High Performance Computing高性能计算
20、Cloud computing 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 o.h>
#include
int main (int argc,char *argv[]) {
int nthreads, tid;
/* Fork a team of threads 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 = %d\n", tid);
/* Only master thread does this */
if (tid == 0)
{
nthreads = omp_get_num_threads();
printf("Number of threads = %d\n", nthreads);
}
} /* All threads join master thread and terminate */
}

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。

#include
#define N 1000
int main (int argc,char *argv[])
{
int i;
float a[N], b[N], c[N], d[N];
/* Some initializations */
for (i=0; i < N; i++) {
a[i] = i * 1.5;
b[i] = i + 22.35;
}
#pragma omp parallel shared(a,b,c,d) private(i)
{
#pragma omp sections nowait
{
#pragma omp section
for (i=0; i < N; i++)
c[i] = a[i] + b[i];
#pragma omp section
for (i=0; i < N; i++)
d[i] = a[i] * b[i];
} /* end of sections */
} /* end of parallel section */
}

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"
#include
#include
#define MASTER 0

int main (int argc, char *argv[])
{
int numtasks, taskid, len;
char hostname[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 ("Hello from task %d on %s!\n", taskid, hostname);
if (taskid == MASTER)
printf("MASTER: Number of MPI tasks is: %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、
#include
#include "mpi.h"
#define N 1000
int main(int argc,char *argv[])
{
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,&total,1,MPI_INT,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD);
if(myid==0)printf("sum=%d\n",total);
MPI_Finalize();
return 0;
}

2、请分别用OpenMP和MPI并行编程的方法求PI的近似值。

#include
#include
static long num_steps = 100000;
double step;
#define NUM_THREADS 2
int main ()
{ int i;
double x, pi, sum[NUM_THREADS];
step = 1.0/(double) num_steps;
omp_set_num_threads(NUM_THREADS); //
#pragma omp parallel
{
double x;
int id;
id = omp_get_thread_num();
for (i=id, sum[id]=0.0;i< 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;i