2026年多线程与并行计算原理与算法试题集测试

2026年多线程与并行计算原理与算法试题集测试一、单选题（共10题，每题2分）说明：下列每题只有一个正确答案。1.在多线程环境中，以下哪项技术主要用于解决竞态条件问题？A.互斥锁（Mutex）B.信号量（Semaphore）C.原子操作（AtomicOperation）D.管程（Monitor）2.在OpenMP中，`#pragmaompparallelfor`指令主要用于实现什么功能？A.并行区域划分B.数据共享C.锁机制D.线程同步3.以下哪种并行计算模型最适合处理大规模科学计算问题？A.数据并行（DataParallel）B.程序并行（ProgramParallel）C.负载均衡并行（Load-BalancedParallel）D.混合并行（HybridParallel）4.在MPI（MessagePassingInterface）中，`MPI_Send`和`MPI_Recv`函数属于哪种通信模式？A.同步通信B.非阻塞通信C.缓冲通信D.紧耦合通信5.在多线程编程中，以下哪种锁机制可能导致死锁？A.读写锁（RWLock）B.乐观锁（OptimisticLocking）C.自旋锁（Spinlock）D.互斥锁（Mutex）6.在并行算法设计中，以下哪种方法可以有效减少线程间的通信开销？A.减少数据共享B.增加线程数量C.使用共享内存D.提高缓存命中率7.在GPU并行计算中，以下哪种技术主要用于解决线程发散问题？A.矢量化（Vectorization）B.SIMT（SingleInstruction,MultipleThreads）C.超线程（Hyper-Threading）D.波前执行（WavefrontExecution）8.在并行排序算法中，以下哪种算法的时间复杂度在并行环境下表现最佳？A.快速排序（QuickSort）B.归并排序（MergeSort）C.堆排序（HeapSort）D.希尔排序（ShellSort）9.在多线程编程中，以下哪种方法可以有效避免活锁（Livelock）？A.使用随机等待时间B.增加线程优先级C.确保锁顺序一致D.减少线程数量10.在并行文件I/O操作中，以下哪种技术可以提高数据传输效率？A.数据分块（DataBlocking）B.缓存一致性（CacheCoherence）C.直接内存访问（DMA）D.互斥锁（Mutex）二、多选题（共5题，每题3分）说明：下列每题有多个正确答案。1.在多线程编程中，以下哪些技术可以用于实现线程同步？A.互斥锁（Mutex）B.信号量（Semaphore）C.条件变量（ConditionVariable）D.事件（Event）E.事务内存（TransactionalMemory）2.在并行计算中，以下哪些因素会影响并行算法的性能？A.线程数量B.内存带宽C.网络延迟D.CPU缓存大小E.数据规模3.在MPI通信中，以下哪些函数属于点对点通信（Point-to-PointCommunication）？A.`MPI_Send`B.`MPI_Recv`C.`MPI_Bcast`D.`MPI_Reduce`E.`MPI_Allreduce`4.在GPU并行计算中，以下哪些技术可以提高并行执行效率？A.批处理（Batching）B.矢量化（Vectorization）C.多级缓存（Multi-LevelCache）D.超线程（Hyper-Threading）E.数据局部性优化5.在并行排序算法中，以下哪些方法可以有效提高并行度？A.归并排序（MergeSort）B.快速排序（QuickSort）C.基数排序（RadixSort）D.堆排序（HeapSort）E.桶排序（BucketSort）三、判断题（共10题，每题1分）说明：下列每题判断对错。1.并行计算可以完全消除算法的时间复杂度。2.在多线程编程中，锁的粒度越小，性能越好。3.OpenMP主要用于共享内存并行计算，MPI主要用于分布式内存并行计算。4.线程局部存储（Thread-LocalStorage,TLS）可以提高多线程编程的效率。5.在GPU并行计算中，线程块（Block）是执行单元，线程（Thread）是计算单元。6.并行排序算法的时间复杂度在并行环境下一定优于串行排序算法。7.在MPI通信中，`MPI_Send`和`MPI_Recv`是同步通信。8.自旋锁（Spinlock）在低负载情况下比互斥锁（Mutex）更高效。9.数据并行适合处理大规模数组或矩阵运算。10.活锁（Livelock）和死锁（Deadlock）是同一概念。四、简答题（共5题，每题5分）说明：请简要回答下列问题。1.简述多线程编程中竞态条件的产生原因及解决方法。2.解释OpenMP和MPI的主要区别及适用场景。3.在GPU并行计算中，什么是线程发散（ThreadDivergence）？如何避免？4.简述并行排序算法中归并排序（MergeSort）的并行实现原理。5.在多线程编程中，什么是锁的粒度？如何选择合适的锁粒度？五、计算题（共3题，每题10分）说明：请根据题目要求进行计算或设计算法。1.假设有1000个数据元素需要并行排序，使用归并排序的并行实现，每个线程最多处理200个元素。请设计一个并行归并排序算法的伪代码，并说明如何合并已排序的子数组。2.在MPI通信中，有4个进程（P0-P3），P0需要向P1、P2、P3分别发送100个整数，P1、P2、P3分别接收100个整数。请设计一个MPI点对点通信程序，使用`MPI_Send`和`MPI_Recv`实现数据传输。3.假设有1000个线程需要并行处理一个矩阵乘法任务，矩阵A和B的大小均为1000×1000。请设计一个并行矩阵乘法算法，并说明如何减少线程间的通信开销。六、设计题（共2题，每题15分）说明：请根据题目要求设计算法或系统。1.设计一个多线程程序，实现一个简单的线程池（ThreadPool），支持任务提交、任务执行和线程回收功能。请说明线程池的核心结构和关键算法。2.设计一个并行文件读取程序，使用OpenMP将一个大文件（如1GB）分成多个块，由多个线程并行读取并存储到内存中。请说明如何优化数据传输效率和内存访问。答案与解析一、单选题答案1.A2.A3.A4.A5.D6.A7.B8.B9.C10.C解析：1.竞态条件是多线程编程中常见的问题，互斥锁（Mutex）通过互斥机制解决竞态条件。2.`#pragmaompparallelfor`是OpenMP的并行区域指令，用于自动划分循环并行执行。3.数据并行适合大规模科学计算，如矩阵运算、数值模拟等。4.`MPI_Send`和`MPI_Recv`是MPI的点对点同步通信函数。5.互斥锁（Mutex）若使用不当（如循环等待）可能导致死锁。6.减少数据共享可以减少线程间通信开销，提高并行效率。7.SIMT技术通过单条指令控制多个线程，解决线程发散问题。8.归并排序的并行实现可以高效利用多核CPU，时间复杂度在并行环境下表现最佳。9.确保锁顺序一致可以避免活锁，防止线程无限期等待。10.直接内存访问（DMA）可以提高并行文件I/O的数据传输效率。二、多选题答案1.A,B,C,D2.A,B,C,D,E3.A,B4.A,B,C,E5.A,C,E解析：1.线程同步技术包括互斥锁、信号量、条件变量和事件。事务内存（TransactionalMemory）是更高级的技术。2.影响并行性能的因素包括线程数量、内存带宽、网络延迟、缓存大小和数据规模。3.`MPI_Send`和`MPI_Recv`是点对点通信函数，`MPI_Bcast`、`MPI_Reduce`和`MPI_Allreduce`属于集体通信。4.批处理、矢量化、多级缓存和数据局部性优化可以提高GPU并行执行效率。超线程（Hyper-Threading）是CPU技术，不适用于GPU。5.归并排序、基数排序和桶排序适合并行实现，快速排序和堆排序的并行度较低。三、判断题答案1.错2.错3.对4.对5.对6.错7.对8.对9.对10.错解析：1.并行计算可以加速算法执行，但不能完全消除时间复杂度。2.锁粒度越小，线程争抢越频繁，性能可能下降。3.OpenMP基于共享内存，MPI基于分布式内存。4.TLS避免线程共享数据，减少锁竞争，提高效率。5.GPU并行计算中，线程块是执行单元，线程是计算单元。6.并行排序的效率取决于并行度和数据分布，不一定优于串行排序。7.`MPI_Send`和`MPI_Recv`是同步通信，需要等待对方确认。8.自旋锁在低负载情况下比互斥锁（阻塞等待）更高效。9.数据并行适合处理大规模数组或矩阵运算。10.活锁和死锁是不同概念，活锁是线程反复改变状态无法执行，死锁是线程互相等待资源。四、简答题答案1.竞态条件：多个线程同时访问共享资源，且至少有一个操作是写操作，导致结果不确定。解决方法：使用互斥锁、信号量、原子操作等同步机制。2.OpenMP：基于共享内存的并行编程框架，适合多核CPU。MPI：基于分布式内存的并行编程接口，适合集群和超级计算机。适用场景：OpenMP适合简单并行任务，MPI适合大规模分布式计算。3.线程发散：GPU中不同线程执行不同指令，导致执行路径不一致，降低效率。避免方法：确保线程执行相同指令（如使用Warp/SIMT），优化数据访问模式。4.归并排序的并行实现：将数据分块，每个线程排序一个子块，然后并行合并子块。5.锁粒度：锁的范围大小，如行锁、列锁、表锁。选择方法：粒度越小，冲突越少，但管理开销越大；粒度越大，管理开销越小，冲突越多。五、计算题答案1.并行归并排序伪代码：//分块排序fori=0ton/num_threads:thread_id=i%num_threadsstart=thread_id(n/num_threads)end=start+(n/num_threads)quicksort(data[start:end])//并行合并fork=num_threads/2downto1:fori=0ton/(k2)-1:thread_id=i%kp1=thread_id(k2)p2=p1+kmerge(data[p1:p1+k],data[p2:p2+k])2.MPI点对点通信程序：//P0发送数据if(rank==0):data=[0,1,2,...,100]MPI_Send(data,100,MPI_INT,1,0,MPI_COMM_WORLD)MPI_Send(data,100,MPI_INT,2,0,MPI_COMM_WORLD)MPI_Send(data,100,MPI_INT,3,0,MPI_COMM_WORLD)//P1、P2、P3接收数据else:MPI_Recv(data,100,MPI_INT,0,0,MPI_COMM_WORLD,status)3.并行矩阵乘法设计：//分块并行fori=0ton/block_size:forj=0ton/block_size:fork=0ton/block_size:thread_block=parallel_block(data_A,data_B,i,j,k,block_size)parallel_reduce(thread_block)减少通信开销：使用局部内存缓存、异步I/O。六、设计题答案1.线程池设计：//核心结构structThreadPool{vector<thread>threads;queue<function<void()>>tasks;condition_variablecv;mutexmtx;boolstop=false;};//关键算法voidworker(ThreadPool&pool){while(true){function<void()>task;{unique_lock<mutex>lock(pool.mtx);pool.cv.wait(lock,[&]{returnpool.stop||!pool.tasks.empty();});if(pool.stop&&pool.tasks.empty())return;task=move(pool.ta