PPS - quiz
Mastering GPU Programming: CUDA and Beyond
Test your knowledge on GPU programming, focusing on CUDA technology and its applications in neural networks and parallel processing. This quiz is designed for programmers, students, and technology enthusiasts who are keen to deepen their understanding of these advanced concepts.
- Explore questions on CUDA fundamentals.
- Challenge your understanding of parallel processing principles.
- Engage with topics like coroutines in Kotlin and goroutines in Go.
Kedy sa oplatí využiť technológiu CUDA pri trénovaní neurónovej sieti?
Keĝ pri trénovaní používame malý batch size (rozdelenie dát na malé ĝasti).
Len pri veľkej neurónovej sieti.
Čím väĝšia sieť tým sa viac oplatí využiť technológiu CUDA.
Keĝ na trénovanie používame veľké množstvo dát.
Ako sa v kóde volá funkcia, ktorá sa má vykonať na GPU?
MojaFunkcia(argumenty);
MojaFunkcia(BLOKY, VLÝKNA, argumenty);
MojaFunkcia <<< BLOKY, VLÝKNA >>>(argumenty);
MojaFunkcia[BLOKY, VLÝKNA](argumenty);
Vyberte správne tvrdenia o technológii CUDA.
Pre alokovanie pamäte na GPU sa používa cudaMalloc().
Nemôžeme vykonávať kód na CPU a GPU v jednom programe.
_global__ alebo _device___ oznaĝujú funkcie, ktoré sa vykonajú na GPU.
Technológiu CUDA môžeme použiť len s použitím GPU od spoloĝnosti Nvidia.
Aká funkcia sa používa na synchronizáciu vlákien v rámci bloku v technológii CUDA?
Synchronize()
Syncthreads()
_threads()
SyncBlock()
Oznaĝte modul, ktorý môže byť v Pythone použitý za úĝelom maximalizácie využitia procesoru/procesorov na poĝítaĝi (zabezpeĝí nezávislé vykonávanie ĝiastkových procesov) ?
Multithreading
Coroutines
Multiprocessing
Numpy
Scikit
Preĝo je v Pythone problémom rozdeľovať vykonávanie programu do viacerých vlákien?
Python je obmedzený programovací jazyk, v ktorom nie je možné pracovať s vláknami (neexistujú prostriedky na ich vytvorenie, synchronizáciu, zastavenie)
Neexistuje žiadny modul, ktorý by prácu s vláknami v Pythone umožňoval
Mechanizmus Global Interpreter Lock bráni vykonávaniu programu v Pythone vo viac ako jednom vlákne
V Pythone nemá význam rozdeľovať vykonávanie programu do viacerých vlákien, výhodnejšie je vždy sekvenĝné riešenie problémov
Ktorá trieda modulu Multiprocessing poskytuje jednoduchý spôsob vytvorenia skupiny pracovných procesov, ktoré môžu vykonávať úlohy paralelne. Poskytuje metódy na odoslanie úloh do fondu a ĝakanie na ich dokonĝenie.?
Process
Manager
Queue
Pool
Pipe
Aký je rozdiel medzi paralelným a súbežným spracovaním v jazyku Java?
Paralelné spracovanie zahŕňa rozdelenie úlohy do menších ĝastí, ktoré sú vykonávané súĝasne, zatiaľ ĝo súbežné spracovanie sa vzťahuje na rôzne úlohy vykonávané súĝasne.
Paralelné spracovanie je vhodné pre menšie úlohy, zatiaľ ĝo súbežné spracovanie je vhodné pre väĝšie úlohy.
Paralelné a súbežné spracovanie sú v podstate rovnaké.
Paralelné spracovanie sa vykonáva na jednom procesore, zatiaľ ĝo súbežné spracovanie sa vykonáva na viacerých procesoroch.
Aký je úĝel metódy "parallelStream()" v Jave?
Metóda "parallelStream()" sa používa na vytvorenie prúdu, ktorý umožňuje paralelné spracovanie úloh.
Metóda "parallelStream()" slúži na vytvorenie vlákien, ktoré môžu byť vykonávané paralelne.
Metóda "parallelStream()" slúži na synchronizáciu prúdu v jazyku Java.
Metóda "parallelStream()" umožňuje vytvoriť sekvenĝný prúd v jazyku Java.
Ktoré možnosti predstavujú možnosť paralelného riešenia v jazyku Java?
Thread
ParalelStream
Stream
Runnable
Ktorá z nasledujúcich tried v jazyku Java umožňuje spustiť viacero úloh paralelne?
Thread
Runnable
Future
ExecutorService
Zmena poradia násobenia matíc v algoritme IKJ oproti IJK zaisťuje lepšie využitie:
RAM pamäte
CACHE pamäte
RAM pamäte a CACHE pamäte
Hard disku
Na akom princípe detekuje SOBEL EDGE DETECTOR hrany na obrázku?
Využitím RGB hodnôt
Použitím Gaussian filtra
Na základe intenzity grandientu, kde sa rýchlo mení
Pomocou AI
Ktorá funkcia sa používa pre vytvorenie nového vlákna v pthreads?
Pthread_mutex_init()
Pthread_cond_wait()
Pthread_create()
Pthread_join()
Aký je maximálny poĝet vlákien, ktoré možné vytvorít v pthreads?
Záleží na veľkosti dostupnej pamäte.
Záleži na množstve dostupných CPU.
Záleži od veľkosti zásobníka procesov.
Neexistuje limit.
Aký je význam mutex-u v pthreads?
Na vytvorenie nového vlákna.
Na ukonĝenie vlákna.
Na pozastavenie vlákna.
Na synchronizovanie prístupu k zdieľaným zdrojom.
Ktorý z týchto viet je pravdivá ohľadom funkcie pthread_join?
Vytvára nové vlákna.
Pred návratom ĝaká na ukonĝenie vlákna.
Odomyká mutex.
Signalizuje stavovú premennú.
Aký je úĝel balíka kotlinx.coroutines?
Poskytnúť framework pre písanie asynchrónneho, neblokujúceho kódu v jazyku Kotlin
Poskytnúť framework pre písanie synchrónneho, blokujúceho kódu v jazyku Kotlin
Poskytnúť sadu rozšírení pre Kotlin štandardnú knižnicu
Poskytnúť framework pre prácu s Java threadmi v jazyku Kotlin
Ktoré z možností nepatria medzi coroutine buildre v jazyku Kotlin?
RunBlocking
LaunchAsync
Async
DelayCoroutine
Na ĝo slúži builder launch{} ?
Pozastavuje korutínu
Spúšťa novú korutínu
Ukonĝuje bežiacu korutínu
Spúšťa viacero korutín súĝasne
Defer wg. Done () v jazyku Go zabezpeĝuje
Okamžité skonĝenie celého programu
Nastavenie skonĝenia Gorutiny v prípade výskytu erroru poĝas vykonávanie funkcie
Nastavenie skonĝenia Gorutiny po vykonaní funkcie
Nastavenie skonĝenia Gorutiny pred vykonaní funkcie
Priemerné zrýchlenie vykonávania programu paralelne namiesto sekvenĝne v prípade zaťaženia webservera implementovaného v jazyku Go je koľko násobné?
Menej ako 50-násobné
500-násobné
2000-násobné
Viac ako 4000-násobné
Ktorá vstavaná funkcia v Go sa používa na vytváranie slices, maps a channels?
New()
Create()
Allocate()
Make()
Aký je rozdiel medzi goroutine a vláknom v Go?
Goroutiny sú efektívnejšie ako vlákna a majú nižšiu pamäťovú réžiu.
Goroutiny sú typom vlákna, ktoré je optimalizované pre súbežné programovanie.
Vlákna sú škálovateľnejšie ako goroutines a dokážu spracovať väĝší poĝet súbežných úloh.
Medzi goroutine a vláknom v jazyku Go nie je žiadny rozdiel.
Ktoré z nasledujúcich je platné použitie balíka kotlinx.coroutines?
Písanie kódu sieťového klienta, ktorý potrebuje spracovať viacero požiadaviek súĝasne
Implementácia združovania databázových pripojení pre aplikáciu Kotlin
Vytvorenie grafického používateľského rozhrania pre desktopovú aplikáciu
Parsovanie a analýza veľkého množstva dát v pamäti
{"name":"PPS - quiz", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Test your knowledge on GPU programming, focusing on CUDA technology and its applications in neural networks and parallel processing. This quiz is designed for programmers, students, and technology enthusiasts who are keen to deepen their understanding of these advanced concepts.Explore questions on CUDA fundamentals.Challenge your understanding of parallel processing principles.Engage with topics like coroutines in Kotlin and goroutines in Go.","img":"https:/images/course7.png"}