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_threadsomp_get_num_threadsomp_get_thread_numOMP_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 <stdio.h>#include <omp.h>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 <omp.h>#define N 1000int 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 sectionfor (i=0; i < N; i++)c[i] = a[i] + b[i];#pragma omp sectionfor (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 <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MASTER 0int 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 <stdio.h>#include "mpi.h"#define N 1000int 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 <stdio.h>#include <omp.h>static long num_steps = 100000;double step;#define NUM_THREADS 2int 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<NUM_THREADS;i++){pi += sum[i] * step;}printf(“pi=%f”,pi);}。
