Параллельные вычисления — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 30

Фрагмент должен распараллелить независимую обработку N файлов с записью результата по индексу. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

parfor file=files
    results(file)=processFile(file);
end

results = cell(1,N);
parfor k=1:N
    results{k}=processFile(files{k});
end

parfor k=1:N
    total=total+processFile(files{k});
end

parfor k=1:N
    results{k+1}=processFile(files{k});
end

results={};
parfor k=1:N
    results{end+1}=processFile(files{k});
end

Вопрос 2 из 30

В тесте «Параллельные вычисления» показанный фрагмент нарушает правило из темы «Параллельные циклы parfor». Какая редакция исправляет причину, а не только её проявление?

parfor k=1:N
    total=total+processFile(files{k});
end

Заменить исходный блок этой реализацией. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

results = cell(1,N);
parfor k=1:N
    results{k}=processFile(files{k});
end

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.

parfor file=files
    results(file)=processFile(file);
end

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

parfor k=1:N
    results{k+1}=processFile(files{k});
end

Переписать вычислительный шаг следующим образом. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.

parfor k=1:N
    total=total+processFile(files{k});
end

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.

results={};
parfor k=1:N
    results{end+1}=processFile(files{k});
end

Вопрос 3 из 30

Фрагмент по теме «Параллельные циклы parfor» выглядит правдоподобно. Какая проверка действительно подтвердит заявленное свойство, а не только отсутствие сбоя?

R_k=f(F_k)

results = cell(1,N);
parfor k=1:N
    results{k}=processFile(files{k});
end

Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Параллельные циклы parfor». На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Параллельные циклы parfor». Для каждого цикла отметьте переменные как sliced, broadcast, reduction или временные и объясните допустимость. Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Параллельные циклы parfor». Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Параллельные циклы parfor».

Вопрос 4 из 30

Математическая запись должна описывать действие «распараллелить независимую обработку N файлов с записью результата по индексу». Какая запись верна на заявленной области входов?

R_{k+1}=f(F_k)

R_k=f(F_k)

R_k\approxf(F_k)

R_k=g(F_k)

R^{-1}_k=f(F_k)

Вопрос 5 из 30

Попытка заменить `for` на `parfor` отклоняется анализатором из-за динамического добавления в общий массив. Какой вариант переносится на граничные данные?

Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Параллельные циклы parfor». Сделать входы и выходы индексируемыми по k, вынести общие неизменяемые данные и проверить порядок результатов. Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Параллельные циклы parfor». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Параллельные циклы parfor». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Параллельные циклы parfor».

Вопрос 6 из 30

Разработчик переносит в MATLAB требование: открыть пул с четырьмя рабочими процессами только если он ещё не создан. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

p = gcp("nocreate");
if isempty(p), p = parpool("local",4); end

p = parallel.pool(4); p = parpool(4); p = parpool("threads","auto",4); if gcp, parpool(4); end

Вопрос 7 из 30

Для темы «Пул работников» в тесте «Параллельные вычисления» приведён дефектный блок. Какое замечание рецензента можно принять?

p = parallel.pool(4);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.p = parpool("threads","auto",4); Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.p = parpool(4); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

p = gcp("nocreate");
if isempty(p), p = parpool("local",4); end

Внести показанную замену без изменения входного контракта. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Пул работников» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.if gcp, parpool(4); end Заменить исходный блок этой реализацией. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Пул работников» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.p = parallel.pool(4);

Вопрос 8 из 30

Ниже показано решение из темы «Пул работников». Какой контроль отличит его от ближайшей ошибочной реализации?

W=4

p = gcp("nocreate");
if isempty(p), p = parpool("local",4); end

Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Пул работников». Измерьте холодный старт пула и повторный запуск задачи; отделите стоимость инициализации от вычисления. Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Пул работников». Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Пул работников». Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Пул работников».

Вопрос 9 из 30

Для операции «открыть пул с четырьмя рабочими процессами только если он ещё не создан» фиксируют вычислительный договор. Какая запись верна на заявленной области входов?

W=3

W=8

W\ge 4

W=4

W=5

Вопрос 10 из 30

Каждая функция самостоятельно вызывает `parpool`, поэтому вложенный конвейер тратит время на управление и иногда падает. Что уменьшит риск повторения дефекта?

Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Пул работников». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Пул работников». Управлять жизненным циклом пула на уровне приложения, логировать профиль и число workers, закрывать его только по политике вызывающей стороны. Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Пул работников». Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Пул работников».

Вопрос 11 из 30

В проекте появился шаг: передать большой неизменяемый справочник рабочих процессов один раз, а не в каждой итерации. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

C = parallel.pool.Constant(@() load("lookup.mat"));
parfor k=1:N
    out(k)=work(items(k),C.Value.lookup);
end

parfor k=1:N
    lookup=load("lookup.mat"); out(k)=work(items(k),lookup);
end

spmd lookup=load("lookup.mat"); end
parfor k=1:N, out(k)=work(items(k),lookup); end

global lookup
parfor k=1:N, out(k)=work(items(k),lookup); end

lookup=load("lookup.mat");
parfor k=1:N
    out(k)=work(items(k),lookup);
end

Вопрос 12 из 30

Показанный код из темы «Передача данных» не соответствует постановке. Какая редакция восстанавливает вычислительный договор?

global lookup
parfor k=1:N, out(k)=work(items(k),lookup); end

Переписать вычислительный шаг следующим образом. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Передача данных» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

parfor k=1:N
    lookup=load("lookup.mat"); out(k)=work(items(k),lookup);
end

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Передача данных» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

global lookup
parfor k=1:N, out(k)=work(items(k),lookup); end

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

C = parallel.pool.Constant(@() load("lookup.mat"));
parfor k=1:N
    out(k)=work(items(k),C.Value.lookup);
end

Заменить исходный блок этой реализацией. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Передача данных» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

lookup=load("lookup.mat");
parfor k=1:N
    out(k)=work(items(k),lookup);
end

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

spmd lookup=load("lookup.mat"); end
parfor k=1:N, out(k)=work(items(k),lookup); end

Вопрос 13 из 30

Результат фрагмента по теме «Передача данных» нужно принять перед включением в расчёт. Какая проверка даст независимое основание?

D_{transfer}\approx W\cdot|lookup|

C = parallel.pool.Constant(@() load("lookup.mat"));
parfor k=1:N
    out(k)=work(items(k),C.Value.lookup);
end

Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Передача данных». Сравните broadcast-переменную, Constant и загрузку внутри итерации на безопасном размере, фиксируя время и сетевой трафик. На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Передача данных». Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Передача данных». Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Передача данных».

Вопрос 14 из 30

Нужно сопоставить MATLAB-код с постановкой «передать большой неизменяемый справочник рабочих процессов один раз, а не в каждой итерации». Какая запись верна на заявленной области входов?

D_{transfer}\approx W\cdot|lookup|

D_{transfer}= W\cdot|lookup|

D_{transfer}\approx W\cdotlookup

D_{transfer}\approx\left( W\cdot|lookup|\right)^2

D_{transfer}\approx P\cdot|lookup|

Вопрос 15 из 30

Параллельная версия медленнее последовательной: каждая короткая итерация заново сериализует гигабайтный справочник. Как поступить без подгонки результата под ожидание?

Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Передача данных». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Передача данных». Сделать данные константой пула, увеличить гранулярность задач и измерить объём передачи относительно вычисления. Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Передача данных». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Передача данных».

Вопрос 16 из 30

Нужно выбрать код для действия: получить воспроизводимые независимые случайные потоки в parfor. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

parfor k=1:N, rng(42); out(k)=rand; end

rng("shuffle");
parfor k=1:N, out(k)=rand; end

rng(42);
parfor k=1:N, out(k)=rand; end

parfor k=1:N, out(k)=rand("seed",k); end

streams = parallel.pool.Constant(@() RandStream("Threefry","Seed",42));
parfor k=1:N
    s = streams.Value;
    s.Substream = k;
    out(k) = rand(s);
end

Вопрос 17 из 30

Рецензент разбирает фрагмент по теме «Детерминизм» в тесте «Параллельные вычисления». Какой вариант исправляет саму операцию?

rng(42);
parfor k=1:N, out(k)=rand; end

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит. Для темы «Детерминизм» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

rng("shuffle");
parfor k=1:N, out(k)=rand; end

Внести показанную замену без изменения входного контракта. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

streams = parallel.pool.Constant(@() RandStream("Threefry","Seed",42));
parfor k=1:N
    s = streams.Value;
    s.Substream = k;
    out(k) = rand(s);
end

Заменить исходный блок этой реализацией. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Детерминизм» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.parfor k=1:N, out(k)=rand("seed",k); end Переписать вычислительный шаг следующим образом. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Детерминизм» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

rng(42);
parfor k=1:N, out(k)=rand; end

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Детерминизм» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.parfor k=1:N, rng(42); out(k)=rand; end

Вопрос 18 из 30

Для решения по теме «Детерминизм» выбирают контрольный опыт. Какой вариант проверяет смысл операции, а не внешние признаки результата?

u_k\sim U(0,1),\quad stream=k

streams = parallel.pool.Constant(@() RandStream("Threefry","Seed",42));
parfor k=1:N
    s = streams.Value;
    s.Substream = k;
    out(k) = rand(s);
end

Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Детерминизм». Переставьте порядок итераций и проверьте, остаётся ли результат привязанным к k, а не к конкретному worker. Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Детерминизм». На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Детерминизм». Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Детерминизм».

Вопрос 19 из 30

В рецензии формализуют требование «получить воспроизводимые независимые случайные потоки в parfor». Какая запись верна на заявленной области входов?

u_k\sim U(1,1),\quad stream=k

u_k\sim U(1,0),\quad stream=k

u_k\sim U(0,1),\quad stream=k

u_k\ref U(0,1),\quad stream=k

u_k\sim U(0,1),\quad stream=j

Вопрос 20 из 30

Повторный запуск даёт другие результаты, а фиксированный `rng(42)` внутри каждой итерации создаёт одинаковые выборки. Какой шаг сохранит воспроизводимость проверки?

Создать поток, поддерживающий подпотоки, назначать `Substream=k` внутри каждой итерации и сохранять алгоритм с seed в метаданных запуска. Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Детерминизм». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Детерминизм». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Детерминизм». Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Детерминизм».

Вопрос 21 из 30

Проверяется реализация операции: не отправлять рабочим процессам учётные данные вместе с параметрами вычисления. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

save("cfg.mat","cfg"); parfor k=1:N, load cfg.mat; end

publicCfg = rmfield(cfg,"credentials");
parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),publicCfg); end

setenv("TOKEN",cfg.credentials.token); parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),cfg); end parallel.pool.Constant(cfg.credentials); parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),cfg); end

Вопрос 22 из 30

В расчёте по теме «Риски безопасности» обнаружено содержательное расхождение. Какую замену следует принять после проверки?

save("cfg.mat","cfg"); parfor k=1:N, load cfg.mat; end

Заменить исходный блок этой реализацией. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Риски безопасности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.parallel.pool.Constant(cfg.credentials); Переписать вычислительный шаг следующим образом. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.setenv("TOKEN",cfg.credentials.token); parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),cfg); end Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.save("cfg.mat","cfg"); parfor k=1:N, load cfg.mat; end Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.

publicCfg = rmfield(cfg,"credentials");
parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),publicCfg); end

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),cfg); end

Вопрос 23 из 30

Код по теме «Риски безопасности» проходит обычный пример. Какая проверка покажет, что вычислительный договор сохраняется и на неудобном входе?

payload\cap credentials=\varnothing

publicCfg = rmfield(cfg,"credentials");
parfor k=1:N, out(k)=compute(items(k),publicCfg); end

Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Риски безопасности». Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Риски безопасности». Просмотрите структуру, передаваемую в parfor, и составьте белый список действительно необходимых полей. Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Риски безопасности». Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Риски безопасности».

Вопрос 24 из 30

Контрольный расчёт для действия «не отправлять рабочим процессам учётные данные вместе с параметрами вычисления» начинается с формулы. Какая запись верна на заявленной области входов?

payload\cap credentials=\varnothing

payload\cup credentials=\varnothing

payload\cap credentials=\left(\varnothing\right)^2

payload\cap credentials\approx\varnothing

payload\cap credentials\propto\varnothing

Вопрос 25 из 30

Диагностический дамп рабочий процесс содержит токен внешнего сервиса, который случайно лежал в общей структуре настроек. Какое решение можно обосновать на рецензии?

Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Риски безопасности». Разделить конфигурацию вычисления и секреты, ограничить область доступа и очищать журналы/артефакты от чувствительных полей. Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Риски безопасности». Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Риски безопасности». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Риски безопасности».

Вопрос 26 из 30

Исходное требование формулируется так: оценить ускорение параллельной версии с учётом последовательной части и накладных расходов. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
T1 = timeit(@() serialRun(data));
Tp = timeit(@() parallelRun(data));
speedup = T1/Tp; efficiency = speedup/gcp().NumWorkers;

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = numel(data)/gcp().NumWorkers;

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = Tserial - Tparallel;

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = gcp().NumWorkers;

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = toc(parallelRun(data));

Вопрос 27 из 30

Ниже приведена неудачная реализация из темы «Контроль производительности». Какая редакция возвращает требуемый результат и оставляет независимый контроль?

speedup = Tserial - Tparallel;

Заменить исходный блок этой реализацией. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки. Для темы «Контроль производительности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = numel(data)/gcp().NumWorkers;

Переписать вычислительный шаг следующим образом. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
T1 = timeit(@() serialRun(data));
Tp = timeit(@() parallelRun(data));
speedup = T1/Tp; efficiency = speedup/gcp().NumWorkers;

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Контроль производительности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = Tserial - Tparallel;

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Контроль производительности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = gcp().NumWorkers;

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Контроль производительности» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Подготовка окружения одинакова для всех вариантов; ниже показано различающееся вычисление.
speedup = toc(parallelRun(data));

Вопрос 28 из 30

Перед рецензентом рабочий фрагмент по теме «Контроль производительности». Как проверить его так, чтобы близкая подмена не прошла вместе с ним?

S_p=\frac{T_1}{T_p}\le\frac{1}{(1-f)+f/p}

T1 = timeit(@() serialRun(data));
Tp = timeit(@() parallelRun(data));
speedup = T1/Tp; efficiency = speedup/gcp().NumWorkers;

Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Контроль производительности». Постройте кривую strong scaling для 1, 2, 4 и 8 workers и найдите точку убывающей отдачи. Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Контроль производительности». Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Контроль производительности». На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Контроль производительности».

Вопрос 29 из 30

Требование «оценить ускорение параллельной версии с учётом последовательной части и накладных расходов» переводят на язык математики. Какая запись верна на заявленной области входов?

S_p=\frac{T_1}{T_p}\le\frac{2}{(1-f)+f/p}

S_p=\frac{T_1}{T_p}\ge\frac{1}{(1-f)+f/p}

S_p=\frac{T_1}{T_p}\le\frac{1}{(1-f)+f/q}

S_p=\frac{T_1}{T_p}\le\frac{1}{(1-f)+f/p}

S_p=\frac{T_1}{T_p}\le\frac{1}{(1-f)-f/p}

Вопрос 30 из 30

Команда обещает восьмикратное ускорение только по числу рабочих процессов, хотя короткие задачи тратят больше времени на передачу. Что связывает исправление с измеримым признаком качества?

Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Контроль производительности». Прогреть пул, измерить несколько размеров задачи и числа workers, показывать ускорение и эффективность вместе. Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Контроль производительности». Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Контроль производительности». Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Контроль производительности».