Вопросы

Классификация ВПВС по Флинну Основные парадигмы вычислительного процесса: control-flow, dataflow, request flow Парадигма dataflow: токен, потоковый граф, крупнозернистый и мелкозернистый dataflow Парадигма control-flow: принципы фон Неймана Основные архитектуры dataflow: с одним токеном на дуге (статический dataflow), динамический dataflow, dataflow с памятью фреймов Классификация dataflow-систем по Вену Языки программирования dataflow-систем: U-язык, ПИФАГОР, графическая парадигма программирования. I-структура, как способ организации обработки сложно структурированных данных в datflow-системе Асимптотическая сложность программы, ёмкостная и временная сложность. Технический нейрон, нейронная сеть Классификация по типу доступа к памяти: симметричные (SMP) и массово-параллельные (MPP) ВС Области применения ВПВС Технический нейрон, нейронная сеть Факторы, снижающие быстродействие ВС, способы увеличения быстродействия ВС Языки для программирования GPU: CUDA и OpenCL Паттерны программирования GPU Основы OpenMP Основы MPI Типы сообщений в MPI Производный тип данных в MPI Применение тредов POSIX в параллельном программировании λ - выражения в языке g++ Архитектура GPU Процессная сеть Кана Схемы моделирования ВПВС: F-, N-, P-, Q-, A-схемы моделирования Марковская цепь, понятие эргодичной сети, стационарное состояние системы Непрерывная марковская система, эргодичная система, стационарное состояние системы Второй закон Амдала, закон Густавсона-Барсиста Схемы моделирования вычислительной системы N-схема моделирования: потоковый граф, процессная сеть Кана P-схема моделирования: цепь Маркова. Q-схема моделирования: непрерывная марковская система и системы массового обслуживания F-схема моделирования