PPS - quiz | Take the Quiz

A futuristic digital landscape representing GPU programming, featuring neural networks and CUDA technology, combined with vibrant graphics of parallel processing and coding symbols.

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.

28 Questions7 MinutesCreated by CodingStar42

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) ?

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.?

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.

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

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

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

PPS - quiz

Mastering GPU Programming: CUDA and Beyond

More Quizzes