Теория и практика параллельных вычислений

Коллективные операции MPI:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

могут быть реализованы при помощи парных операций, однако такое решение, скорее всего, будет не эффективным(Верный ответ)

принципиально не могут быть реализованы при помощи парных операций

могут быть реализованы при помощи парных операций, но не в полном объеме

Похожие вопросы

Какие коммуникационные операции используются при выполнении параллельного алгоритма Кэннона?

Какие коммуникационные операции используются при выполнении параллельного алгоритма Фокса?

Для снижения сложности моделирования и анализа параллельных методов операции передачи и приема данных считаются выполняющимися:

За основу организации параллельных вычислений при реализации метода сопряженных градиентов выбирается параллельное выполнение операции умножения матрицы на вектор, потому что:

Базовая операция "сравнить и разделить" отличается от операции "сравнить и переставить":

Помимо выполнения экспериментов в режиме имитации, в системе ПараЛаб предусмотрена возможность проведения реальных экспериментов в режиме удаленного доступа к вычислительному кластеру. Какие возможны операции после выполнения реальных параллельных вычислений:

Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки чему будет равно ускорение при использовании 4 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 50$ нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки чему будет равно теоретическое ускорение при использовании 2 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матрицы на вектор. Пусть размер перемножаемой матрицы 100x100. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 40$ нсек. Пропускная способность сети 60 Мбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать разделение матрицы на строки, чему будет равна теоретическая стоимость при использовании 2 процессоров:

Рассмотрим задачу перемножения матриц. Пусть размер перемножаемой матрицы 200x200. На вычислительной системе все операции сложения и умножения выполняются одинаковое время $\tau = 2$ нсек. Латентности сети $\alpha = 500$ нсек. Пропускная способность сети $\beta = 50$ Mбайт/сек. Элементы матрицы имеют тип double и занимают w = 8 байт. Если при распараллеливании использовать алгоритм Фокса, чему будет равна теоретическая эффективность при использовании 4 процессоров: