高性能计算、并行计算面试题库（含答案）
一、并行计算概述：
1、并行计算是指：
A. 单个计算机同时处理多个任务
B. 多个计算机同时处理单个任务
C. 单个计算机逐个处理任务
D. 多个计算机逐个处理任务
答案：A
2、下列哪个是并行计算的主要优势？
A. 能够处理大量数据
B. 提高硬件利用率
C. 加快计算速度
D. 所有上述选项
答案：D
3、Amdahl定律主要描述的是：
A. 并行计算的速度提升
B. 并行计算的硬件需求
C. 并行计算的编程复杂性
D. 并行计算的能效比
答案：A
4、哪种程序可以从并行计算中获益最大？
A. 具有大量独立计算任务的程序
B. 计算密集型程序
C. I/O密集型程序
D. A和B都对
答案：D
5、并行计算的最大挑战之一是：
A. 设备成本高
B. 编程复杂
C. 调试困难
D. 所有上述选项
答案：D
6、并行计算主要有哪两类基本模型？
A. 数据并行和任务并行
B. 数据并行和循环并行
C. 任务并行和循环并行
D. 数据并行和管道并行
答案：A
7、SIMD是什么的缩写？
A. Single Instruction, Multiple Data
B. Single Instruction, Multiple Devices
C. Single Input, Multiple Data
D. Single Input, Multiple Devices
答案：A
8、SIMD是什么的缩写？
A. 单指令，多数据
B. 单指令，多设备
C. 单输入，多数据
D. 单输入，多设备
答案：A
9、以下哪项不是并行计算的主要难点？
A. 负载均衡
B. 数据依赖性
C. 并行分解
D. 网络速度
答案：D
10、在并行计算中，如果一段代码无法并行化，这段代码被称为：
A. 并行部分
B. 序列部分
C. 并行瓶颈
D. 序列瓶颈
答案：B
11、Flynn's Taxonomy中，并行计算被划分为哪四种类型？
A. SISD, SIMD, MISD, MIMD
B. SISD, SIMD, MIMD, MIAD
C. SISD, SIMD, MIMD, MISD
D. SISD, SIMD, MISD, MIAD
答案：A
12、并行计算可以减少：
A. 运行时间
B. 硬件成本
C. 软件复杂性
D. 计算错误
答案：A
13、对于并行计算来说，下列哪项最重要？
A. 负载均衡
B. 数据一致性
C. 最小化通信成本
D. 所有上述选项
答案：D
14、以下哪种技术并非并行计算技术？
A. OpenMP
B. MPI
C. CUDA
D. HTML
答案：D
15、以下哪一项不是实现高效并行计算的主要策略？
A. 确保负载均衡
B. 减少数据依赖
C. 增加通信开销
D. 局部性优化
答案：C
16、在并行计算中，如果一个任务在等待另一个任务完成才能进行，这种现象叫什么？
A. 数据依赖性
B. 数据碰撞
C. 数据冲突
D. 数据拥塞
答案：A
17、MPI是做什么的？
A. 一个数据库管理系统
B. 一个并行计算框架
C. 一个网页设计语言
D. 一个操作系统
答案：B
18、并行编程语言的一个主要特性是：
A. 他们支持多线程
B. 他们可以在多个处理器上运行
C. 他们支持并行数据结构和算法
D. 所有上述选项
答案：D
19、并行计算的主要目标是什么？
A. 提高计算速度
B. 保存能源
C. 优化存储空间
D. 提高系统可靠性
答案：A
20、并行计算的一个主要缺点是什么？
A. 它需要更多的硬件资源
B. 它可能导致数据不一致
C. 它可能导致更高的能耗
D. 所有上述选项
答案：D
21、什么是"scalability"在并行计算中的含义？
A. 能够处理更多数据
B. 能够在更多处理器上运行
C. 能够在更多的操作系统上运行
D. 能够在短时间内完成更多任务
答案：B
二、主观题
1、解释并行计算，并列出其在实际问题中的三个应用案例。
答案：并行计算是指在一个计算系统中同时执行多个计算任务的过程。应用案例可能包括：天气预测（处理大量气象数据）、生物信息学（如基因序列对比）和物理模拟（如宇宙形成）等。
2、请解释一下负载均衡在并行计算中的重要性，并提出至少两种负载均衡策略。
答案：负载均衡是指在并行计算中，使各个处理器的计算负载尽可能平均，以免出现某个处理器计算任务过多而其它处理器空闲的情况。这对于提高并行计算的效率非常重要。两种常见的负载均衡策略包括静态负载均衡（在程序开始运行时就确定任务分配）和动态负载均衡（在程序运行过程中动态调整任务分配）。
3、请解释在并行计算中，“scalability”这一概念的含义，并讨论一下影响并行计算可扩展性的因素。
答案：在并行计算中，“scalability”指的是当增加处理器数量时，系统性能是否按比例增长。理想的并行系统应当能在增加处理器时保持性能的线性增长。影响并行计算可扩展性的因素可能包括通信开销、同步开销、负载均衡等。例如，如果处理器间的通信开销过大，可能会限制并行计算的可扩展性。同样，如果无法做到良好的负载均衡，某些处理器可能会变得过于繁忙，而其他处理器可能闲置，这也会限制系统的可扩展性。
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