2026年高性能计算试题集并行计算与算法优化

2026年高性能计算试题集：并行计算与算法优化一、单选题（每题2分，共20题）1.在并行计算中，以下哪种调度策略最适合动态负载均衡？A.静态分配B.轮询分配C.工作窃取（WorkStealing）D.时间片轮转2.OpenMP中，用于同步所有线程的指令是？A.`#pragmaompparallelfor`B.`#pragmaompbarrier`C.`#pragmaompcritical`D.`#pragmaompmaster`3.MPI中的“广播”操作（`MPI_Bcast`）适用于以下哪种场景？A.全局数据共享B.树形结构数据分发C.点对点通信D.集群间通信4.在GPU编程中，以下哪种内存类型最适合存储全局数据？A.SharedMemoryB.RegistersC.GlobalMemoryD.ConstantMemory5.并行算法设计时，以下哪个原则最能减少通信开销？A.数据局部性优化B.批量处理C.动态负载分配D.减少同步点6.CUDA中，用于实现线程块内部通信的内存是？A.GlobalMemoryB.TextureMemoryC.SharedMemoryD.RegisterMemory7.并行排序算法中，归并排序的并行化复杂度通常为？A.O(nlogn)B.O(n^2)C.O(nlog^2n)D.O(logn)8.在分布式内存系统中，以下哪种算法最适合解决最小生成树问题？A.KruskalB.PrimC.Bellman-FordD.Floyd-Warshall9.并行计算中，以下哪种方法能有效减少数据迁移开销？A.集中存储B.数据分区C.串行处理D.增量更新10.HadoopMapReduce模型中，以下哪个阶段负责数据本地化处理？A.ShuffleB.MapC.ReduceD.Sort二、多选题（每题3分，共10题）1.并行计算中的常见性能瓶颈包括？A.网络延迟B.内存带宽C.CPU利用率D.数据一致性2.OpenMP的并行区域可以包含哪些指令？A.`for`循环B.`sections`C.`dowhile`循环D.`if-else`分支3.MPI通信模式中，以下哪些属于点对点通信？A.`MPI_Send`B.`MPI_Recv`C.`MPI_Bcast`D.`MPI_Scatter`4.GPU并行计算的优势包括？A.高并行性B.低延迟C.高内存带宽D.动态调度5.并行算法的负载均衡方法包括？A.静态分配B.动态窃取C.弹性扩展D.数据分治6.分布式计算中，以下哪些属于网络通信协议？A.TCP/IPB.RDMAC.MPID.HTTP7.CUDA编程中，以下哪些内存类型具有高带宽？A.SharedMemoryB.ConstantMemoryC.TextureMemoryD.GlobalMemory8.并行排序算法的优化方法包括？A.分块排序B.归并优化C.并行归并排序D.冒泡排序9.Hadoop生态系统中的组件包括？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Spark10.并行计算中的数据一致性协议包括？A.总线锁B.互斥锁C.乐观并发控制D.原子操作三、简答题（每题5分，共6题）1.简述OpenMP与MPI在并行编程中的主要区别。2.解释GPU内存层次结构及其对并行计算的影响。3.描述并行算法设计中的负载均衡问题及其解决方案。4.简述MPI中的“广播”与“散布”操作的区别。5.解释CUDA中的“线程块”与“线程网格”的概念。6.阐述HadoopMapReduce模型中“Shuffle”阶段的的作用。四、计算题（每题10分，共4题）1.设计一个并行归并排序算法，假设有8个处理器，数据分为8块，每块包含1000个元素。请简述并行步骤及时间复杂度分析。2.在MPI环境中，编写一个简单的广播程序，其中根进程发送一个整数数组，其他进程接收并打印结果。3.假设有1000个数据点需要并行处理，每个处理器的计算复杂度为O(n)，内存需求为O(n^2)。若使用8个GPU并行处理，计算总时间（假设GPU间无通信开销）。4.在HadoopMapReduce中，假设有1TB数据，每行数据平均长度为100字节，Map阶段并行度为1000个Map任务，Reduce阶段并行度为100个Reduce任务。计算Map和Reduce阶段的内存需求及时间复杂度。五、论述题（每题15分，共2题）1.结合当前高性能计算趋势，论述GPU与TPU在并行计算中的应用对比及未来发展方向。2.分析数据中心网络架构对并行计算性能的影响，并提出优化建议。答案与解析一、单选题1.C（工作窃取通过动态分配任务实现负载均衡）2.B（`#pragmaompbarrier`用于同步所有线程）3.B（`MPI_Bcast`适用于树形结构数据分发）4.C（全局内存具有高带宽，适合存储全局数据）5.A（数据局部性优化可减少数据迁移）6.C（共享内存用于线程块内部通信）7.A（归并排序并行化复杂度为O(nlogn)）8.A（Kruskal算法适合分布式最小生成树问题）9.B（数据分区可减少数据迁移）10.B（Map阶段负责数据本地化处理）二、多选题1.A,B,D（网络延迟、内存带宽、数据一致性是常见瓶颈）2.A,B,D（OpenMP支持`for`循环、`sections`、`if-else`）3.A,B（`MPI_Send`和`MPI_Recv`属于点对点通信）4.A,C,D（GPU具有高并行性、高内存带宽、动态调度能力）5.A,B,C（静态分配、动态窃取、弹性扩展是负载均衡方法）6.A,B,C（TCP/IP、RDMA、MPI是网络通信协议）7.A,C,D（共享内存、纹理内存、全局内存具有高带宽）8.A,B,C（分块排序、归并优化、并行归并排序是优化方法）9.A,B,C（Hadoop组件包括HDFS、YARN、MapReduce）10.A,B,C,D（总线锁、互斥锁、乐观并发控制、原子操作是数据一致性协议）三、简答题1.OpenMP与MPI的区别-OpenMP基于共享内存，适合多核CPU；MPI基于消息传递，适合分布式系统。-OpenMP自动处理线程同步，MPI需手动编程。-OpenMP支持编译时指令，MPI需运行时配置。2.GPU内存层次结构-Registers（寄存器）：最快但容量小；-SharedMemory（共享内存）：线程块内高速缓存；-GlobalMemory（全局内存）：高带宽但较慢；-ConstantMemory（常量内存）：只读高速缓存。3.负载均衡问题及解决方案-问题：任务分配不均导致部分处理器空闲。-解决方案：动态负载分配（如工作窃取）、静态分区（均匀划分任务）。4.MPI广播与散布操作-广播：根进程发送数据到所有进程（单向）；-散布：根进程将数据分发给多个进程（多向）。5.CUDA线程块与线程网格-线程块：一组线程的集合，共享内存；-线程网格：多个线程块的集合，由GPU调度。6.HadoopShuffle阶段作用-Map阶段输出中间键值对，Shuffle阶段按键排序并分发到Reduce任务。四、计算题1.并行归并排序-步骤：1.分块：8个处理器处理8块数据；2.并行排序：每块独立排序；3.归并：相邻块归并合并。-时间复杂度：O(nlogn)，并行化后为O(nlogn/p)，p为处理器数。2.MPI广播程序cinclude<mpi.h>intmain(intargc,charargv[]){MPI_Init(&argc,&argv);intrank,size,data=0;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);if(rank==0)data=42;MPI_Bcast(&data,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);printf("Process%d:data=%d\n",rank,data);MPI_Finalize();return0;}3.GPU并行处理时间计算-单GPU时间：O(n^2)；-8GPU并行时间：O(n^2/8)；-总时间：O(n^2/8)。4.HadoopMapReduce内存需求-Map阶段：1TB100字节/行=100GB；-Reduce阶段