МИКРОПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ И ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

[teafest]

Использование матрицы смежности позволяет применять при реализации вычислительных процедур анализа графов …
матричные алгоритмы обработки данных
Показатель эффективности параллельного алгоритма при умножении матрицы на вектор размерностью n при использовании (p = 2n) – процессоров равен:

При умножении матрицы на вектор размерностью n общее количество необходимых скалярных операций оценивается величиной:

Общее количество операций суммирования n значений при использовании последовательного алгоритма суммирования равно:

Топология системы для реализации параллельного алгоритма при умножении матрицы на вектор размерностью n при использовании (p = n) - процессоров:
линейно упорядоченное множество процессоров (линейка)
Показатель эффективности модифицированной каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Геометрический (блочный) способ распараллеливания обработки данных – это:
интерпретация обычной каскадной схемы
распределение между процессорами обрабатываемых данных
Показатель эффективности каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Ускорение для модифицированной каскадной схемы (по сравнению с обычной) …
уменьшается в 2 раза
Вычисление всех частных сумм на скалярном компьютере может быть получено при количестве операций:
T1 = n
Показатель ускорения модифицированной каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Традиционный последовательный алгоритм суммирования G1=(V1,R1)...
не может быть распараллелен
Количество итераций каскадной схемы равно:
k = log2n
Задача матричного умножения требует для своего решения выполнения …
n3 операций
Параллелизм алгоритма суммирования становится возможным только:
при строго последовательном исполнении
в каскадной схеме
Показатель ускорения каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Показатель эффективности параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм равен:

Показатель ускорения параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм равен:

Общее количество операций суммирования n значений при использовании каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равно:

На втором этапе модифицированной каскадной схемы выполняется …
последовательное сложение

Правильных ответов 15 из 20, баллов 75 из 100.
Простите как смог так и сдавал, тут ответов не было.

Добавлено через 23 минуты
Параллелизм алгоритма суммирования становится возможным только:
Точно:
в каскадной схеме
И какой-то из этих вариантов правильный:
при использовании «стандартной» схемы
при строго последовательном исполнении

Добавлено через 6 часов 21 минуту
Использование матрицы смежности позволяет применять при реализации вычислительных процедур анализа графов …
матричные алгоритмы обработки данных
Показатель эффективности параллельного алгоритма при умножении матрицы на вектор размерностью n при использовании (p = 2n) – процессоров равен:

Ep=n/(n+log2n)
При умножении матрицы на вектор размерностью n общее количество необходимых скалярных операций оценивается величиной:

T1=2n2
Общее количество операций суммирования n значений при использовании последовательного алгоритма суммирования равно:

Log2n
Топология системы для реализации параллельного алгоритма при умножении матрицы на вектор размерностью n при использовании (p = n) - процессоров:
линейно упорядоченное множество процессоров (линейка)
Показатель эффективности модифицированной каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Ep=(n-1)/2n
Геометрический (блочный) способ распараллеливания обработки данных – это:
интерпретация обычной каскадной схемы
распределение между процессорами обрабатываемых данных
Показатель эффективности каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Ep=(n-1)/((n/2)Log2n)
Ускорение для модифицированной каскадной схемы (по сравнению с обычной) …
уменьшается в 2 раза
Вычисление всех частных сумм на скалярном компьютере может быть получено при количестве операций:
T1 = n
Показатель ускорения модифицированной каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Sp=(n-1)/2Log2n
Традиционный последовательный алгоритм суммирования G1=(V1,R1)...
не может быть распараллелен
Количество итераций каскадной схемы равно:
k = log2n
Задача матричного умножения требует для своего решения выполнения …
n3 операций
Параллелизм алгоритма суммирования становится возможным только:
при строго последовательном исполнении
в каскадной схеме
Показатель ускорения каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равен:

Sp=(n-1)/Log2n
Показатель эффективности параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм равен:

Ep=1/Log2n
Показатель ускорения параллельного алгоритма вычисления всех частных сумм равен:

Sp=n/Log2n
Общее количество операций суммирования n значений при использовании каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равно:

n-1
На втором этапе модифицированной каскадной схемы выполняется …
последовательное сложение

Правильных ответов 15 из 20, баллов 75 из 100. Общая оценка 4
Простите как смог так и сдавал, тут ответов не было.

Добавлено через 23 минуты
Параллелизм алгоритма суммирования становится возможным только:
Точно:
в каскадной схеме
И какой-то из этих вариантов правильный:
при использовании «стандартной» схемы
при строго последовательном исполнении

[Medusa]

Общее количество операций суммирования n значений при использовании последовательного алгоритма суммирования равно:
n-1

Параллелизм алгоритма суммирования становится возможным только:
в каскадной схеме
при использовании ассоциативности операции сложения


Общее количество операций суммирования n значений при использовании каскадной схемы параллельного алгоритма суммирования равно:
log2n

На втором этапе модифицированной каскадной схемы выполняется …
обычная каскадная схема


Геометрический (блочный) способ распараллеливания обработки данных – это:
параллельный способ выполнения матричного умножения
распределение между процессорами обрабатываемых данных с учетом близости их расположения в содержательных постановках решаемых задач