Онлайн Тест 1 по дисциплине: Программирование графических процессоров.
-
Категории:
Программирование графических процессоров , СибГУТИ, Тесты
-
Добавлен:
08.11.2022
-
Размер:
163 KB
-
Покупок:
2
-
Добавил:
IT-STUDHELP
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
DE1BB913-6C0B-4A71-BFDA-E26179E70B77.docx
|
Необходимые программы
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Вопрос No1
Как отобразить выделенную pinnedпамять в адресное пространство CUDA?
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocMapped.
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocWriteCombined.
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocPortable.
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocDefault.
Вызвать функцию cudaMalloc.
Вызвать функцию cudaHostRegister.
Вопрос No2
Какие операции, выполняемые хостом, не позволяют выполняться двум командам из разных потоков параллельно?
Выделение памяти на хосте.
Выделение памяти на устройстве.
Выполнение любых команд хостом не позволяет параллельно выполняться командам из разных потоков.
Копирование данных в пределах одного устройства.
Копирование данных с одного устройства на другое.
Выполнение любой callback функции.
Выделение pinned памяти.
Вопрос No3
Дана спецификация графического процессора:
1. 1. Максимальное число варпов на мультипроцессор:32
2. 2. Максимальное число блоков на мультипроцессор:16
3. 3. Максимальное количество 32-х битных регистров на мультипроцессор: 65536
4. 4. Максимальное количество 32-х битных регистров на блок: 65536
5. 5. Максимальное количество 32-х битных регистров на нить: 255
6. 6. Размер разделяемой памяти мультипроцессора (байт): 65536
7. 7. Размер разделяемой памяти блока (байт): 49152
Параметры запускаемой программы:
1. 1. Размер блока: 256
2. 2. Разделяемая память на блок (байт):1000
3. 3. 32-х битных регистров на нить:128
Вычислите теоретическую заполняемость и выберите диапазон, в который она попадает.
0% - 20%
21% - 35%
36% - 50%
51% - 65%
66% - 80%
81% - 90%
91% - 100%
Вопрос No4
Что делает функция cudaHostRegister?
Выделяет динамическую память на хосте.
Выделяет динамическую память на устройстве.
Выделяет pinned память на хосте.
Выделяет pinned память на устройстве.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на хосте.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на устройстве.
Выделяет разделяемую память на хосте.
Выделяет разделяемую память на устройстве.
Вопрос No5
Нормализация адресов – это ...
Возвращение значения на ближайшей границе допустимого диапазона, если адрес не входит в заданный диапазон.
Перевод отрезка [A, B] в отрезок [0, 1].
Возвращение значения внутри допустимого диапазона (период равен N, где N – длина допустимого диапазона), если адрес не входит в заданный диапазон.
Получение значения путём интерполяции.
Фильтрация данных.
Преобразование считываемых данных в другой тип данных.
Возвращение значения внутри допустимого диапазона (период равен 2 * N - 2, где N – длина допустимого диапазона), если адрес не входит в заданный диапазон.
Вопрос No6
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 32
1 64
2 128
3 256
4 1
5 33
6 65
7 97
8 129
9 161
10 193
11 225
12 32
13 64
14 128
15 256
16 32
17 64
18 128
19 256
20 512
21 1024
22 2048
23 4096
24 257
25 289
26 321
27 353
28 385
29 417
30 449
31 481
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No7
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 1
1 2
2 3
3 33
4 37
5 38
6 39
7 40
8 65
9 74
10 75
11 76
12 77
13 78
14 79
15 80
16 97
17 114
18 115
19 116
20 129
21 150
22 151
23 152
24 161
25 186
26 187
27 188
28 193
29 222
30 223
31 225
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No8
Что делает функция cudaHostAlloc?
Выделяет динамическую память на хосте.
Выделяет динамическую память на устройстве.
Выделяет pinned память на хосте.
Выделяет pinned память на устройстве.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на хосте.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на устройстве.
Выделяет разделяемую память на хосте.
Выделяет разделяемую память на устройстве.
Вопрос No9
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 33
8 41
9 42
10 43
11 44
12 45
13 46
14 47
15 48
16 49
17 50
18 51
19 52
20 53
21 54
22 55
23 65
24 89
25 90
26 91
27 92
28 97
29 126
30 127
31 128
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No10
Текстура объявляется следующим образом texture<p1, p2, p3> texRef. Для чего задаётся спецификатор p2?
Указание типа данных текстуры (количество измерений, слои и т.д.).
Указание будет ли производиться нормализация координат текстуры.
Указание режима фильтрации.
Указание типа данных тексела (текстурного элемента).
Указание режима преобразования адресов.
Указание режима чтения.
Вопрос No11
Что делает функция cudaBindTexture2D?
Связывает линейную область памяти с одномерной текстурой.
Связывает двумерную область памяти с текстурой.
Возвращает дескриптор канала формата текстуры.
Связывает объект cudaArrayс текстурой.
Возвращает данные из линейной области памяти, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray или линейной памяти, с которой связана двумерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана трёхмерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана четырёхмерная текстура.
Вопрос No12
Текстура объявляется следующим образом texture<p1, p2, p3> texRef. Для чего задаётся спецификатор p1?
Указание типа данных текстуры (количество измерений, слои и т.д.).
Указание будет ли производиться нормализация координат текстуры.
Указание режима фильтрации.
Указание типа данных тексела (текстурного элемента).
Указание режима преобразования адресов.
Указание режима чтения.
Вопрос No13
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 10
1 10
2 10
3 10
4 10
5 10
6 10
7 10
8 10
9 10
10 10
11 10
12 10
13 10
14 10
15 10
16 10
17 10
18 10
19 10
20 10
21 10
22 10
23 10
24 10
25 10
26 10
27 10
28 10
29 10
30 10
31 10
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Первая степень.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No14
Функция модуля LD/ST заключается в:
Управлении потоками данных между вычислительными модулями.
Выполнении операций над числами с плавающей точкой одинарной точности.
Выполнении операций над числами с плавающей точкой двойной точности.
Выполнении операций над целыми числами.
Вычислении специальных функций таких как sin(), cos(), exp() и т.д.
Распределении инструкций нитям.
Вопрос No15
Callbackфункция – это функция...
Любая функция, выполняемая хостом.
Функция, выполняемая хостом, которая блокирует выполнение функции-ядра в любой момент времени.
Функция, выполняемая устройством.
Функция, выполняемая устройством, которая вызывается внутри функции-ядра.
Функция, выполняемая хостом, блокирующая выполнение потока.
Вопрос No16
Функция вызывается строкой cudaHostAlloc(p1, p2, p3). Что передаётся в качестве параметра p2?
Размер выделяемой памяти.
Флаги свойств выделяемой памяти.
Адрес на область памяти куда будет помещён адрес выделенной памяти.
Направление копирования данных (хост –> устройство, устройство –>хост).
Источник копирования данных.
Адрес получателя данных.
Вопрос No17
Что делает функция cudaBindTexture?
Связывает линейную область памяти с одномерной текстурой.
Связывает линейную область памяти с двумерной текстурой.
Возвращает дескриптор канала формата текстуры.
Связывает объект cudaArrayс текстурой.
Возвращает данные из линейной области памяти, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray или линейной памяти, с которой связана двумерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана трёхмерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана четырёхмерная текстура.
Вопрос No18
Выберите свойства локальной памяти:
Уровень доступа с устройства – чтение/запись.
Уровень доступа с устройства – только чтение.
Уровень выделения – на нить.
Уровень выделения – на блок.
Уровень выделения – на сетку.
Скорость работы – низкая(DRAM).
Скорость работы – высокая(on-chip).
Скорость работы – высокая(L1 cache).
Как отобразить выделенную pinnedпамять в адресное пространство CUDA?
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocMapped.
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocWriteCombined.
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocPortable.
Вызвать функцию cudaHostAllocс параметром cudaHostAllocDefault.
Вызвать функцию cudaMalloc.
Вызвать функцию cudaHostRegister.
Вопрос No2
Какие операции, выполняемые хостом, не позволяют выполняться двум командам из разных потоков параллельно?
Выделение памяти на хосте.
Выделение памяти на устройстве.
Выполнение любых команд хостом не позволяет параллельно выполняться командам из разных потоков.
Копирование данных в пределах одного устройства.
Копирование данных с одного устройства на другое.
Выполнение любой callback функции.
Выделение pinned памяти.
Вопрос No3
Дана спецификация графического процессора:
1. 1. Максимальное число варпов на мультипроцессор:32
2. 2. Максимальное число блоков на мультипроцессор:16
3. 3. Максимальное количество 32-х битных регистров на мультипроцессор: 65536
4. 4. Максимальное количество 32-х битных регистров на блок: 65536
5. 5. Максимальное количество 32-х битных регистров на нить: 255
6. 6. Размер разделяемой памяти мультипроцессора (байт): 65536
7. 7. Размер разделяемой памяти блока (байт): 49152
Параметры запускаемой программы:
1. 1. Размер блока: 256
2. 2. Разделяемая память на блок (байт):1000
3. 3. 32-х битных регистров на нить:128
Вычислите теоретическую заполняемость и выберите диапазон, в который она попадает.
0% - 20%
21% - 35%
36% - 50%
51% - 65%
66% - 80%
81% - 90%
91% - 100%
Вопрос No4
Что делает функция cudaHostRegister?
Выделяет динамическую память на хосте.
Выделяет динамическую память на устройстве.
Выделяет pinned память на хосте.
Выделяет pinned память на устройстве.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на хосте.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на устройстве.
Выделяет разделяемую память на хосте.
Выделяет разделяемую память на устройстве.
Вопрос No5
Нормализация адресов – это ...
Возвращение значения на ближайшей границе допустимого диапазона, если адрес не входит в заданный диапазон.
Перевод отрезка [A, B] в отрезок [0, 1].
Возвращение значения внутри допустимого диапазона (период равен N, где N – длина допустимого диапазона), если адрес не входит в заданный диапазон.
Получение значения путём интерполяции.
Фильтрация данных.
Преобразование считываемых данных в другой тип данных.
Возвращение значения внутри допустимого диапазона (период равен 2 * N - 2, где N – длина допустимого диапазона), если адрес не входит в заданный диапазон.
Вопрос No6
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 32
1 64
2 128
3 256
4 1
5 33
6 65
7 97
8 129
9 161
10 193
11 225
12 32
13 64
14 128
15 256
16 32
17 64
18 128
19 256
20 512
21 1024
22 2048
23 4096
24 257
25 289
26 321
27 353
28 385
29 417
30 449
31 481
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No7
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 1
1 2
2 3
3 33
4 37
5 38
6 39
7 40
8 65
9 74
10 75
11 76
12 77
13 78
14 79
15 80
16 97
17 114
18 115
19 116
20 129
21 150
22 151
23 152
24 161
25 186
26 187
27 188
28 193
29 222
30 223
31 225
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No8
Что делает функция cudaHostAlloc?
Выделяет динамическую память на хосте.
Выделяет динамическую память на устройстве.
Выделяет pinned память на хосте.
Выделяет pinned память на устройстве.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на хосте.
Делает page-locked уже выделенную ранее память на устройстве.
Выделяет разделяемую память на хосте.
Выделяет разделяемую память на устройстве.
Вопрос No9
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 33
8 41
9 42
10 43
11 44
12 45
13 46
14 47
15 48
16 49
17 50
18 51
19 52
20 53
21 54
22 55
23 65
24 89
25 90
26 91
27 92
28 97
29 126
30 127
31 128
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No10
Текстура объявляется следующим образом texture<p1, p2, p3> texRef. Для чего задаётся спецификатор p2?
Указание типа данных текстуры (количество измерений, слои и т.д.).
Указание будет ли производиться нормализация координат текстуры.
Указание режима фильтрации.
Указание типа данных тексела (текстурного элемента).
Указание режима преобразования адресов.
Указание режима чтения.
Вопрос No11
Что делает функция cudaBindTexture2D?
Связывает линейную область памяти с одномерной текстурой.
Связывает двумерную область памяти с текстурой.
Возвращает дескриптор канала формата текстуры.
Связывает объект cudaArrayс текстурой.
Возвращает данные из линейной области памяти, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray или линейной памяти, с которой связана двумерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана трёхмерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана четырёхмерная текстура.
Вопрос No12
Текстура объявляется следующим образом texture<p1, p2, p3> texRef. Для чего задаётся спецификатор p1?
Указание типа данных текстуры (количество измерений, слои и т.д.).
Указание будет ли производиться нормализация координат текстуры.
Указание режима фильтрации.
Указание типа данных тексела (текстурного элемента).
Указание режима преобразования адресов.
Указание режима чтения.
Вопрос No13
Пусть разделяемая память мультипроцессора поделена на 4-х байтовые слова, и каждое слово по порядку пронумеровано от 1 до N. К словам обращаются нити одного варпа. Нити варпа пронумерованы от 0 до 31. В таблице ниже указано какая нить к какому 4-х байтовому слову обращается.
Номер нити Номер слова
0 10
1 10
2 10
3 10
4 10
5 10
6 10
7 10
8 10
9 10
10 10
11 10
12 10
13 10
14 10
15 10
16 10
17 10
18 10
19 10
20 10
21 10
22 10
23 10
24 10
25 10
26 10
27 10
28 10
29 10
30 10
31 10
Какая степень конфликта банков данных в данном доступе к разделяемой памяти?
Конфликтов нет.
Первая степень.
Вторая степень.
Четвёртая степень.
Восьмая степень.
Шестнадцатая степень.
Тридцать вторая степень.
Вопрос No14
Функция модуля LD/ST заключается в:
Управлении потоками данных между вычислительными модулями.
Выполнении операций над числами с плавающей точкой одинарной точности.
Выполнении операций над числами с плавающей точкой двойной точности.
Выполнении операций над целыми числами.
Вычислении специальных функций таких как sin(), cos(), exp() и т.д.
Распределении инструкций нитям.
Вопрос No15
Callbackфункция – это функция...
Любая функция, выполняемая хостом.
Функция, выполняемая хостом, которая блокирует выполнение функции-ядра в любой момент времени.
Функция, выполняемая устройством.
Функция, выполняемая устройством, которая вызывается внутри функции-ядра.
Функция, выполняемая хостом, блокирующая выполнение потока.
Вопрос No16
Функция вызывается строкой cudaHostAlloc(p1, p2, p3). Что передаётся в качестве параметра p2?
Размер выделяемой памяти.
Флаги свойств выделяемой памяти.
Адрес на область памяти куда будет помещён адрес выделенной памяти.
Направление копирования данных (хост –> устройство, устройство –>хост).
Источник копирования данных.
Адрес получателя данных.
Вопрос No17
Что делает функция cudaBindTexture?
Связывает линейную область памяти с одномерной текстурой.
Связывает линейную область памяти с двумерной текстурой.
Возвращает дескриптор канала формата текстуры.
Связывает объект cudaArrayс текстурой.
Возвращает данные из линейной области памяти, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана одномерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray или линейной памяти, с которой связана двумерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана трёхмерная текстура.
Возвращает данные из объекта cudaArray, с которой связана четырёхмерная текстура.
Вопрос No18
Выберите свойства локальной памяти:
Уровень доступа с устройства – чтение/запись.
Уровень доступа с устройства – только чтение.
Уровень выделения – на нить.
Уровень выделения – на блок.
Уровень выделения – на сетку.
Скорость работы – низкая(DRAM).
Скорость работы – высокая(on-chip).
Скорость работы – высокая(L1 cache).
Дополнительная информация
Оценка: Отлично - 100% верно
Дата оценки: 08.11.2022
Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Дата оценки: 08.11.2022
Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
Программирование графических процессоров. Лабораторная 3
Алёна25
: 1 июля 2026
1. Прочитайте главы теоретического материала под названиями "Pinnedmemory" и "Потоки (streams) в CUDA". Ответьте на контрольные вопросы в конце глав (ответы на контрольные вопросы не нужно включать в отчёт по лабораторной работе).
2. Примените потоки для алгоритмов реализованные в лабораторной работе №1.
3. Определите оптимальное количество потоков для матрицы размером 2500x2500 элементов и вектора размером 2500 элементов.
Алёна25
: 1 июля 2026
150 руб.
Программирование графических процессоров. Лабораторная 1
Алёна25
: 1 июля 2026
1. Прочитайте главы теоретического материала под названиями "Отличия GPU от CPU", "Первая программа на CUDAC", "Алгоритм сложения двух векторов на GPU", "События, обработка ошибок и получение информации об устройстве", "Глобальная, локальная и константная память". Ответьте на контрольные вопросы и выполните контрольные задания, предложенные в конце этих глав (ответы на контрольные вопросы не нужно включать в отчёт по лабораторной работе).
2. Реализуйте параллельный алгоритм умножения AxV, где A
Алёна25
: 1 июля 2026
150 руб.
Программирование графических процессоров. Лабораторная 2
Алёна25
: 1 июля 2026
1. Прочитайте главу из теоретического материала "Разделяемая память" и ответьте на контрольные вопросы (ответы на контрольные вопросы не нужно включать в отчёт по лабораторной работе).
2. Оптимизируйте алгоритмы, реализованные в лабораторной работе №1 при помощи разделяемой памяти.
3. Постройте графики зависимости времени выполнения алгоритма от размера матрицы и вектора (Размеры матрицы 1000x500, 1000x1000, 1500x1000, 2000x1000, 2000x1500, 2500x1500, 2500x2000).
4. Проанализируйте, реализова
Алёна25
: 1 июля 2026
150 руб.
Программирование графических процессоров Лабораторная 2
svladislav987
: 28 августа 2023
Задание
1. Прочитайте главу из теоретического материала "Разделяемая память" и ответьте на контрольные вопросы (ответы на контрольные вопросы не нужно включать в отчёт по лабораторной работе).
2. Оптимизируйте алгоритмы, реализованные в лабораторной работе №1 при помощи разделяемой памяти.
3. Постройте графики зависимости времени выполнения алгоритма от размера матрицы и вектора (Размеры матрицы 1000x500, 1000x1000, 1500x1000, 2000x1000, 2000x1500, 2500x1500, 2500x2000).
4. Проанализируйте, реал
svladislav987
: 28 августа 2023
200 руб.
Программирование графических процессоров Лабораторная 3
svladislav987
: 28 августа 2023
Выполнение лабораторной работы поможет получить навыки требующиеся для выполнения третьего задания контрольной работы.
Задание
1. Прочитайте главы теоретического материала под названиями "Pinned memory" и "Потоки (streams) в CUDA". Ответьте на контрольные вопросы в конце глав (ответы на контрольные вопросы не нужно включать в отчёт по лабораторной работе).
2. Примените потоки для алгоритмов реализованные в лабораторной работе №1.
3. Определите оптимальное количество потоков для матрицы размером
svladislav987
: 28 августа 2023
200 руб.
Программирование графических процессоров Лабораторная 1
svladislav987
: 28 августа 2023
Задание
1. Прочитайте главы теоретического материала под названиями "Отличия GPU от CPU", "Первая программа на CUDA C", "Алгоритм сложения двух векторов на GPU", "События, обработка ошибок и получение информации об устройстве", "Глобальная, локальная и константная память". Ответьте на контрольные вопросы и выполните контрольные задания, предложенные в конце этих глав (ответы на контрольные вопросы не нужно включать в отчёт по лабораторной работе).
2. Реализуйте параллельный алгоритм умножения Ax
svladislav987
: 28 августа 2023
200 руб.
Программирование графических процессоров. Вариант 5
Zla
: 29 марта 2022
Задание 1. Дана спецификация графического процессора:
1. Максимальное число варпов на мультипроцессор:32
2. Максимальное число блоков на мультипроцессор:16
3. Максимальное количество 32-х битных регистров на мультипроцессор: 65536
4. Максимальное количество 32-х битных регистров на блок: 65536
5. Максимальное количество 32-х битных регистров на нить: 255
6. Размер разделяемой памяти мультипроцессора (байт): 65536
7. Размер разделяемой памяти блока (байт): 49152
Параметры запускаемой программы:
1
Zla
: 29 марта 2022
650 руб.
Программирование графических процессоров. Вариант №17
IT-STUDHELP
: 3 декабря 2021
Задание 1. Дана спецификация графического процессора:
1. Максимальное число варпов на мультипроцессор: 64
2. Максимальное число блоков на мультипроцессор: 16
3. Максимальное количество 32-х битных регистров на мультипроцессор: 65536
4. Максимальное количество 32-х битных регистров на блок: 65536
5. Максимальное количество 32-х битных регистров на нить: 255
6. Размер разделяемой памяти мультипроцессора (байт): 32768
7. Размер разделяемой памяти блока (байт): 24576
Параметры запускаемой программы:
IT-STUDHELP
: 3 декабря 2021
750 руб.
Другие работы
Дискретная математика. Экзамен. Билет №7
Gotish
: 12 ноября 2014
1.Проверить, является ли отношением эквивалентности на множестве всех прямых на плоскости отношение "перпендикулярных прямых".
2.С помощью равносильных преобразований упростить булеву функцию.
3.Построить конечный детерминированный автомат, минимизировать его, записать канонические уравнения
Gotish
: 12 ноября 2014
100 руб.
Комплексный экономический анализ деятельности организации по материалам ОАО Учалинский
alfFRED
: 25 октября 2013
Введение
В настоящее время анализ хозяйственной деятельности занимает важное место среди экономических наук. Его рассматривают в качестве одной из функций управления производством
На основе результатов анализа разрабатываются и обосновываются управленческие решения. Экономический анализ предшествует решениям и действиям, обосновывает их и является основой научного управления производством, обеспечивает его объективность и эффективность.
Большая роль отводится анализу в деле определения и испо
alfFRED
: 25 октября 2013
10 руб.
Задание №1 по предмету: Макроэкономика
Andreas74
: 18 октября 2021
ТК – 7. Задание
Задание 1.
Чем автономные инвестиции отличаются от индуцированных инвестиций? Приведите примеры тех и других.
Задание 2.
Домашние хозяйства потребляют 75% располагаемого дохода. Спрос предпринимателей на инвестиции отображается функцией I = 400 – 4*r , где
r - процентная ставка. Спрос на деньги для сделок (трансакционный спрос) составляет 4% производимого дохода, а спекулятивный спрос на деньги отображается функцией Lspec = 180 – 6*r
Государственные закупки G = 160, ста
Andreas74
: 18 октября 2021
300 руб.
Разработка техпроцеса изготовления детали 74211-1731030
elementpio
: 10 октября 2012
Деталь 74211-1731030 – вал первичный входит в автомобиль тягач аэродромный БелАЗ-74211. Этот аэродромный тягач предназначен для буксировки самолетов гражданской авиации на аэродромах с искусственным покрытием.
Некоторые характеристики машины:
Допустимая полная масса буксируемого самолета 210 т;
Мощность 312 кВт (425 л.с.);
Максимальная скорость (без самолета) 27 км/ч;
Масса
elementpio
: 10 октября 2012
50 руб.
