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2025年AI并行计算专项模拟

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项的字母填入括号内）

1.在并行计算中，衡量系统处理多个任务能力的指标通常称为（）。

A.并发性

B.可扩展性

C.并行性

D.可靠性

2.以下哪一种硬件架构是目前深度学习训练中最常用的并行计算单元？

A.CPU

B.FPGA

C.TPU

D.ARM处理器

3.在GPU中，负责执行线程块内线程间通信的共享内存通常是（）。

A.L1缓存

B.Global内存

C.Constant内存

D.共享内存

4.以下关于数据并行的描述中，错误的是（）。

A.数据并行主要适用于数据量远大于模型参数量的场景。

B.数据并行通常通过在多个计算单元上并行计算同一模型的不同数据批次来实现。

C.数据并行的通信开销通常小于模型并行。

D.数据并行需要设计能够独立处理不同数据的数据块。

5.TensorFlow中，用于实现跨多个设备进行模型参数更新的分布式策略是（）。

A.Client-Server

B.CollectiveCommunication

C.ParameterServer

D.DataParallel(SingleDevice)

6.在并行计算中，由于多个计算单元访问同一块内存而引发的问题，通常被称为（）。

A.数据竞争

B.内存碎片

C.实时延迟

D.并行冲突

7.以下哪个库通常被视为与PyTorch紧密集成的、用于简化CUDA编程和GPU加速的库？

A.NumPy

B.SciPy

C.CuDNN

D.Pandas

8.TPU（TensorProcessingUnit）的架构中，特别设计的（）单元能够高效执行矩阵乘加运算。

A.流水线处理器（PipelineProcessor）

B.矩阵核心（MatrixCore）

C.专用内存控制器（DedicatedMemoryController）

D.互连网络（InterconnectNetwork）

9.当并行算法中的任务之间存在紧密依赖关系时，通常更适合采用（）策略。

A.数据并行

B.模型并行

C.负载均衡

D.串行执行

10.在并行程序性能分析中，测量内存读写带宽和延迟的工具或模块通常称为（）。

A.CPUProfiler

B.GPUProfiler

C.MemoryProfiler

D.NetworkProfiler

二、填空题（请将正确答案填入横线处）

1.并行计算的目标通常是通过提高____________和/或____________来加速计算任务。

2.现代GPU通常包含多个____________，每个SM内部又包含多个____________。

3.PyTorch中，用于对Tensor操作进行自动求导的核心机制是____________。

4.在分布式训练中，ParameterServer架构通常包含两类节点：____________（负责存储模型参数）和____________（负责计算梯度）。

5.为了提高并行算法的效率，需要尽量减少____________开销和____________开销。

6.深度学习模型在GPU上进行训练时，通常将模型的不同层或模块分配到不同的____________上执行，这称为____________。

7.确保多个并行执行的线程或进程能够正确访问和修改共享数据，需要遵循特定的____________规则。

8.衡量并行系统规模和扩展能力的指标是____________。

9.在AI应用中，显存（VRAM）带宽通常是GPU并行计算性能的____________瓶颈之一。

10.____________是一种将计算任务分解为多个子任务，并在多个设备上并行执行这些子任务的技术。

三、判断题（请判断下列叙述的正误，正确的划“√”，错误的划“×”）

1.并行性是指系统同时执行多个任务的能力，而并发性是指系统在一段时间内交替执行多个任务的能力。（）

2.GPU的共享内存比全局内存访问速度更快，但容量更小。（）

3.在数据并行中，每个设备都需要复制完整的模型参数。（）

4.PyT