Intel Parallel Programming Professional (Introduction)

Процесс обнаружения ошибки в параллельных программах обычно устроен следующим образом:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

определение факта наличия ошибки, выяснение причин ошибки, определение способа устранения ошибки, поиск ошибки, устранение ошибки

определение факта наличия ошибки, поиск ошибки, выяснение причин ошибки, определение способа устранения ошибки, устранение ошибки(Верный ответ)

определение факта наличия ошибки, выяснение причин ошибки, поиск ошибки, определение способа устранения ошибки, устранение ошибки

Похожие вопросы

Процесс оптимизации параллельных программ обычно устроен следующим образом:

Для организации параллельных вычислений в вычислительных системах с распределенной памятью необходимо:

Успешная отладка и оптимизация параллельных программ в системах с общей памятью требуют:

Необходимость создания инструментов для отладки и профилирования параллельных программ вызвана следующими причинами:

В OpenMP-программе имеются две параллельные области. Возможна ли ситуация, когда один поток закончит выполнение обеих параллельных областей, в то время как другой поток все еще выполняет код первой параллельной области, при условии что все потоки запущены средствами OpenMP?

Вы написали программу на языке C. При сборке вашей программы выдаётся ошибка: "error LNK2019: unresolved external symbol…". Чем вы воспользуетесь для устранения этой ошибки?

Вы написали программу на языке C. Эта программа работает не корректно на части тестовых данных. Каким инструментом, входящим в комплект поставки Parallel Studio, вы воспользуетесь для поиска ошибки в вашей программе?

В программе на MPI требуется с процесса с рангом 0 на процесс с рангом 1 переслать массив a из 10 элементов типа int. Какой код делает это верно?

В программе на MPI, содержащей ввод данных, рассылку данных, вычислительный блок, сбор результатов, необходимо замерить время вычислительного блока. Каким образом это сделать корректно?

В программе на OpenMP распараллелен следующий цикл, где выполнение функции f() может занимать существенно разное время в зависимости от значения входного аргумента

#pragma omp for(i = 0; i < 1000; i++)   с += func(i);

Каким образом можно добиться наилучшей балансировки вычислительной нагрузки между потоками?