A卷

客观题 (每题2分，共30分)

1. 在CUDA编程中，一个线程块的最大线程数是多少？

A) 64

B) 128

C) 512

D) 1024

答案: D) 1024

1. 哪个是PyTorch中用于自动梯度计算的核心类?

A) Tensor

B) Gradient

C) Autograd

D) Backprop

答案: C) Autograd

1. 在一个深度神经网络中，如果遇到梯度消失问题，以下哪种激活函数可能是最佳选择？

A) Sigmoid

B) Tanh

C) ReLU

D) Softmax

答案: C) ReLU

1. MPI中用于发送数据到其他进程的函数是？

A) MPI_Bcast

B) MPI_Send

C) MPI_Gather

D) MPI_Reduce

答案: B) MPI_Send

1. 在并行计算中，哪种情况下最可能出现死锁？

A) 数据竞争

B) 同步原语

C) 通信不匹配

D) 数据溢出

答案: C) 通信不匹配

1. 哪种深度学习模型最适合处理时序数据？

A) CNN

B) RNN

C) GAN

D) MLP

答案: B) RNN

1. 以下哪种不是NVIDIA GPU的架构？

A) Pascal

B) Turing

C) Ryzen

D) Volta

答案: C) Ryzen

1. 哪种存储类型在CUDA中表示为GPU上的全局存储？

A) 寄存器

B) 共享内存

C) 本地内存

D) 全局内存

答案: D) 全局内存

1. 在深度学习训练中，哪种优化器通常用于非凸优化问题？

A) 梯度下降

B) L-BFGS

C) Adam

D) 牛顿法

答案: C) Adam

1. 以下哪种不是一个真正的并行API或框架？

A) OpenMP

B) MPI

C) OpenCL

D) OpenJS

答案： D) OpenJS

1. Batch Normalization的主要目的是什么？

A) 减少计算成本

B) 增加模型容量

C) 加速训练并提高稳定性

D) 增强数据安全性

答案: C) 加速训练并提高稳定性

1. 哪种技术经常用于神经网络的权重初始化？

A) 零初始化

B) 随机初始化

C) Xavier/Glorot初始化

D) 所有上述技术

答案: C) Xavier/Glorot初始化

1. 在高性能计算中，哪种内存访问模式可能会导致缓存未命中？

A) 顺序访问

B) 随机访问

C) 局部访问

D) 广播访问

答案: B) 随机访问

1. 在深度学习中，哪种技术可以用于防止过拟合？

A) 数据增强

B) 早停

C) Dropout

D) 所有上述技术

答案: D) 所有上述技术

1. 哪种技术不适用于GPU并行编程？

A) SIMD (单指令多数据流)

B) MIMD (多指令多数据流)

C) SPMD (单程序多数据流)

D) SIMT (单指令多线程)

答案: B) MIMD

简答题(每题10分，共30分)

1. 简述模型并行和数据并行在深度学习中的差异以及各自的优势。

答案:

• 模型并行: 模型并行是指当模型太大，无法在单个计算设备上容纳时，将模型的不同部分分布在多个计算设备上。每个设备计算模型的一个部分并同时进行前向和反向传播。优势: 可以训练超出单个设备内存容量的大模型。

• 数据并行: 数据并行是指模型的副本在多个计算设备上并行运行。每个设备使用数据的一个子集进行前向和反向传播，并在每个迭代后聚合更新。优势: 可以更快地处理大数据集，因为数据被分割并在多个设备上并行处理。

1. 描述在一个HPC环境中设置深度学习工作流的主要步骤和挑战。

答案:

• 步骤:配置和设置计算节点，包括安装必要的深度学习框架和库。

• 配置高效的数据存储和I/O，以减少数据加载时间。

• 实现并行和分布式训练策略，如数据并行或模型并行。

• 优化模型和代码以利用HPC环境的特性。

• 监控和调试运行中的作业，以确保资源的有效利用。

• 挑战:软硬件兼容性问题。

• 网络延迟和通信瓶颈。

• 数据同步和并行化策略的复杂性。

• 高效的数据加载和预处理。

1. 简述你如何使用HPC技术来加速深度学习模型的训练过程。

答案:

• 使用多GPU或多节点并行训练，如数据并行或模型并行。

• 优化数据加载和预处理，例如使用高速存储解决方案。

• 使用混合精度训练以减少计算时间。

• 利用专用的深度学习库和算法，如NVIDIA's cuDNN或Intel's oneDNN。

编程题 (每题20分，共40分)

1. 编写一个使用OpenMP并行化的简单程序，计算一个整数数组的总和。

#include <omp.h> #include <stdio.h> int main() {    int N = 1000000;    int sum = 0;    int array[N];    for(int i=0; i<N; i++) {        array[i] = 1;    }    #pragma omp parallel for reduction(+:sum)    for(int i=0; i<N; i++) {        sum += array[i];    }    printf("Sum: %d\n", sum);    return 0; }

1. 编写一个简单的PyTorch程序，定义一个三层全连接神经网络并使用随机数据进行一次前向传播。

import torch import torch.nn as nn class SimpleNN(nn.Module):    def __init__(self):        super(SimpleNN, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(128, 64)        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)        self.fc3 = nn.Linear(32, 10)    def forward(self, x):        x = torch.relu(self.fc1(x))        x = torch.relu(self.fc2(x))        x = self.fc3(x)        return x # 创建模型实例 model = SimpleNN() # 随机生成输入数据 data = torch.rand(5, 128) # 前向传播 output = model(data) print(output)

B卷

客观题 (每题2分，共30分)

1. 以下哪种技术不是用于深度学习模型的正则化？

A) 数据增强

B) Dropout

C) L1/L2正则化

D) One-hot编码

答案: D) One-hot编码

1. 哪种是深度学习中常用的权重初始化技术？

A) He初始化

B) 零初始化

C) 均匀分布初始化

D) 正态分布初始化

答案: A) He初始化

1. 在HPC中，哪种技术经常用于避免死锁？

A) 数据复制

B) 分布式锁

C) DAG任务调度

D) 优先级反转

答案: C) DAG任务调度

1. 以下哪个不是深度学习中的优化器？

A) Adam

B) RMSprop

C) Gradient Descent

D) ElasticSearch

答案: D) ElasticSearch

1. 对于一个深度神经网络，下列哪项不是梯度消失/爆炸的常见解决策略？

A) 使用ReLU激活函数

B) 使用适当的权重初始化

C) 使用更深的网络

D) 使用梯度裁剪

答案: C) 使用更深的网络

1. 在CUDA编程中，以下哪个是用于数据同步的函数？

A) cudaDeviceSynchronize()

B) cudaMemcpy()

C) cudaDeviceReset()

D) cudaMalloc()

答案: A) cudaDeviceSynchronize()

1. 在深度学习中，转移学习通常用于什么目的？

A) 修复损坏的模型

B) 加速模型的训练

C) 使模型适应新的、但相关的任务

D) 增大模型的大小

答案: C) 使模型适应新的、但相关的任务

1. 哪种HPC存储系统是专门为并行文件I/O设计的？

A) NFS

B) Lustre

C) ext4

D) FAT32

答案: B) Lustre

1. 在深度学习中，哪个技术用于避免在训练过程中依赖固定学习率？

A) 数据增强

B) 早停

C) 学习率衰减

D) 模型剪枝

答案: C) 学习率衰减

1. 哪种技术可以用于评估神经网络模型的性能？

A) Dropout

B) 交叉验证

C) 模型并行

D) 数据增强

答案: B) 交叉验证

1. 在HPC中，哪种通信模式是非阻塞的？

A) MPI_Bsend

B) MPI_Send

C) MPI_Isend

D) MPI_Ssend

答案: C) MPI_Isend

1. 以下哪种技术不是用于深度学习模型的并行化？

A) 数据并行

B) 模型并行

C) 同步并行

D) 并行循环

答案: D) 并行循环

1. 哪种技术在深度学习中用于训练非均衡数据集？

A) Over-sampling

B) Batch normalization

C) Dropout

D) Weight sharing

答案: A) Over-sampling

1. 哪种方法可以加速深度学习中的前向传播和反向传播？

A) 使用更小的模型

B) 使用更大的批次大小

C) 使用矩阵-矩阵乘法

D) 所有上述方法

答案: C) 使用矩阵-矩阵乘法

1. 在CUDA中，哪个选项是用于定义线程块的维度的属性？

A) blockDim.x

B) threadIdx.x

C) gridDim.x

D) blockIdx.x

答案: A) blockDim.x

简答题答案(每题10分，共30分)

1. 请描述深度学习中的批归一化技术及其主要作用。

答案:

批归一化（Batch Normalization, 简称BN）是一种用于提高神经网络性能和稳定性的技术。它的主要思想是在每一层的激活函数之前，对每个小批量的数据进行归一化，使得输出的均值接近0，标准差接近1。这样可以减少所谓的“内部协变量偏移”。BN的主要作用包括：

• 加速收敛：BN允许我们使用更高的学习率。

• 提高模型性能：BN可以作为正则化方法，减少或替代其他正则化技术，如Dropout。

• 使权重初始化更加鲁棒：BN减少了对初始化的依赖。

• 可以使用饱和激活函数：如sigmoid或tanh，BN减少了饱和的风险。

1. 简述HPC中如何识别和解决I/O瓶颈。

答案:

在HPC应用程序中，I/O瓶颈是性能瓶颈的常见来源。识别和解决I/O瓶颈的方法包括：

• 使用性能分析工具（如Darshan或IOTop）来监控和分析I/O操作，确定是否存在瓶颈。

• 使用并行I/O（如MPI-IO或HDF5）来同时从多个进程读写数据。

• 优化数据布局和访问模式，以减少不必要的I/O操作。

• 使用高性能文件系统，如Lustre或GPFS，它们针对并行访问进行了优化。

• 使用I/O缓冲或预取技术来减少磁盘访问。

• 优化应用程序的数据结构和算法，以减少I/O需求。

1. 请解释在深度学习中为什么使用小批量（mini-batch）训练而不是单个样本或整个数据集。

答案:

使用小批量训练在深度学习中有多个原因：

• 计算效率: 利用现代计算硬件（特别是GPU）的并行处理能力，一次处理多个样本通常比逐个处理更快。

• 泛化性能: 小批量可以引入噪声，这有助于正则化模型并防止过拟合。

• 内存使用: 大型数据集可能不适合在GPU或内存中，小批量可以有效地使用有限的内存资源。

• 更快的收敛: 与使用整个数据集相比，小批量可以更频繁地更新权重，可能导致更快的收敛。

编程题答案(每题20分，共40分)

1. 编写一个简单的程序，使用CUDA并行化数组内的元素相加。

#include <cuda_runtime.h> #include <stdio.h> __global__ void add(int *a, int *b, int *c, int N) {    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    if (tid < N) {        c[tid] = a[tid] + b[tid];    } } int main() {    int N = 1000;    int a[N], b[N], c[N];    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;    // Allocate memory on GPU    cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));    cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));    cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));    // Fill arrays 'a' and 'b' with data    for (int i = 0; i < N; i++) {        a[i] = i;        b[i] = i * 2;    }    // Copy arrays 'a' and 'b' to GPU    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);    // Launch add() kernel on GPU    add<<<(N+255)/256, 256>>>(dev_a, dev_b, dev_c, N);    // Copy array 'c' back to CPU    cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);    // Cleanup    cudaFree(dev_a);    cudaFree(dev_b);    cudaFree(dev_c);    return 0; }

1. 编写一个PyTorch程序，定义一个简单的CNN网络，并使用随机图像数据进行一次前向传播。

import torch import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module):    def __init__(self):        super(SimpleCNN, self).__init__()        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)        self.fc1 = nn.Linear(32 * 16 * 16, 128)        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)    def forward(self, x):        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))        x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)        x = torch.relu(self.fc1(x))        x = self.fc2(x)        return x # 创建模型实例 model = SimpleCNN() # 随机生成输入数据 (batch_size=4, channels=3, height=64, width=64) data = torch.rand(4, 3, 64, 64) # 前向传播 output = model(data) print(output)