Ken He

data/1.CUDA入门初阶/5.利用共享存储单元优化应用/3.利用共享存储单元进行矩阵转置和矩阵乘积/mem10.md

+# 利用共享存储单元优化程序
+
+下面关于共享存储单元的说法错误的是?
+
+## 答案
+
+驻留在一个SM中的block中的线程如果shared memory不够用, 可以利用其他SM中的shared memory
+
+## 选项
+
+### A
+
+在优化矩阵乘的过程中, 我们可以利用shared memory减少从global memory中数据的读取次数.
+
+### B
+同一Block中的线程可以利用shared memory进行协作.

data/1.CUDA入门初阶/6.统一内存/1.统一内存的基本概念和使用/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-e2ec9573577d42fdbed66392ffc835d3",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "mem11.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
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data/1.CUDA入门初阶/6.统一内存/1.统一内存的基本概念和使用/mem11.md

+# 统一内存的基本概念
+
+以下关于统一内存的说法错误的是?
+
+## 答案
+
+申请的统一内存不需要进行数据传输,所以不受硬件带宽限制(如: PCIE等).
+
+## 选项
+
+### A
+不需要手动拷贝数据.
+
+### B
+可以利用cudaMallocManaged() 函数分配统一内存.
+

data/2.CUDA入门中阶/1.CUA错误检测与事件/1.CUDA应用程序运行时的错误检测/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-634b3d9492044bafb7a089431c878879",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "error.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
\ No newline at end of file

data/2.CUDA入门中阶/1.CUA错误检测与事件/1.CUDA应用程序运行时的错误检测/error.md

+#  CUDA 错误检测
+
+下面关于CUDA错误检测错误的是?
+
+## 答案
+
+当异步函数发生错误的时候, 会马上终止并报告错误代码.
+
+## 选项
+
+### A
+运行时函数会返回错误代码.
+
+### B
+内核启动不返回任何错误代码，因此必须在内核启动后立即调用 `cudaPeekAtLastError()` 或 `cudaGetLastError()` 以检索任何启动前错误.
+

data/2.CUDA入门中阶/1.CUA错误检测与事件/2.CUDA中的事件/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-5a542af3254b49a8ab5266364d421e47",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "event.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
\ No newline at end of file

data/2.CUDA入门中阶/1.CUA错误检测与事件/2.CUDA中的事件/event.md

+# 事件
+下面关于CUDA编程模型中的event说法错误的是?
+
+## 答案
+
+CUDA运行时提供了一种密切监视设备进度以及执行准确计时的方法，方法是让应用程序同步记录程序中任何点的事件
+
+## 选项
+
+### A
+以下代码示例创建`start`, `stop`两个事件：
+```C++
+cudaEvent_t start, stop;
+cudaEventCreate(&start);
+cudaEventCreate(&stop);
+```
+
+### B
+可以利用以下代码销毁event:
+```C++
+cudaEventDestroy(start);
+cudaEventDestroy(stop);
+```

data/2.CUDA入门中阶/2.原子操作/1.CUDA中的原子操作/atom.md

+# 原子操作
+下面关于CUDA中原子操作错误的是?
+
+## 答案
+
+原子函数可以在GPU或者CPU上执行
+
+## 选项
+
+### A
+原子函数对驻留在全局或共享内存中的一个 32 位或 64 位字执行读-修改-写原子操作.
+
+### B
+原子操作保证在不受其他线程干扰的情况下执行。 换句话说，在操作完成之前，没有其他线程可以访问它处理数据的地址。
+
+

data/2.CUDA入门中阶/2.原子操作/1.CUDA中的原子操作/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-10a7cead25f14eeaaf0730ff2468cb90",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "atom.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
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data/2.CUDA入门中阶/2.原子操作/2.原子操作的适用场景/atom1.md

+# 原子操作
+
+下面关于原子操作的说法正确的是?
+
+## 答案
+
+原子操作可以处理CPU内存的数据
+
+## 选项
+
+### A
+原子操作可以处理GPU中global memory的数据.
+
+### B
+原子操作可以处理GPU中shared memory的数据.
+

data/2.CUDA入门中阶/2.原子操作/2.原子操作的适用场景/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-9e74b1fb163e46bb8cc2e72b3c9990a9",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "atom1.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
\ No newline at end of file

data/2.CUDA入门中阶/3.CUDA stream/1.CUDA流的基本概念/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-a95b22ce131e42979daabc1f2ec82886",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "stream.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
\ No newline at end of file

data/2.CUDA入门中阶/3.CUDA stream/1.CUDA流的基本概念/stream.md

+# CUDA流
+下面关于CUDA流的说法错误的是?
+
+## 答案
+
+CUDA流只能在设备代码中调用执行.
+
+## 选项
+
+### A
+流是按顺序执行的命令序列（可能由不同的主机线程发出）.
+
+### B
+不同的流可能会彼此乱序或同时执行它们的命令.
+

data/2.CUDA入门中阶/3.CUDA stream/2.默认流与非默认流/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-93c84af94c154430b93094befb70f5c8",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "stream1.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
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data/2.CUDA入门中阶/3.CUDA stream/2.默认流与非默认流/stream1.md

+# CUDA流
+下面关于CUDA流的说法是错误的是?
+
+## 答案
+调用`cudaStreamSynchronize()` 函数, 程序会一直等待，直到所有主机线程的所有流中的所有先前命令都完成.
+## 选项
+
+### A
+未指定任何流参数或等效地将流参数设置为零的内核启动和主机 <-> 设备内存拷贝将发布到默认流.
+
+### B
+调用`cudaDeviceSynchronize()`函数, 程序会一直等待，直到所有主机线程的所有流中的所有先前命令都完成.
+

data/2.CUDA入门中阶/3.CUDA stream/3.利用CUDA流重叠计算和数据传输/config.json

@@ -2,7 +2,9 @@
   "node_id": "cuda-24b5313252644192b40894d9d677a40f",
   "keywords": [],
   "children": [],
-  "export": [],
+  "export": [
+    "stream2.md"
+  ],
   "keywords_must": [],
   "keywords_forbid": []
 }
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data/2.CUDA入门中阶/3.CUDA stream/3.利用CUDA流重叠计算和数据传输/stream2.md

+# CUDA流
+下面关于CUDA流的说法错误的是?
+
+## 答案
+以下设备操作对主机不是异步的:
+
+* 内核启动;
+* 内存复制在单个设备的内存中;
+* 从主机到设备内存拷贝的内存块大小不超过64kb的;
+* 由带有Async后缀的函数执行的内存拷贝;
+* 内存设置函数调用。 
+  
+## 选项
+
+### A
+如果主机线程在它们之间发出以下任一操作，则来自不同流的两个命令不能同时运行：
+
+* 页面锁定的主机内存分配，
+* 设备内存分配，
+* 设备内存设置，
+* 两个地址之间的内存拷贝到同一设备内存，
+* 对 NULL 流的任何 CUDA 命令，
+* 计算能力 3.x 和计算能力 7.x 中描述的 L1/共享内存配置之间的切换。
+
+### B
+CUDA 将以下操作公开为可以彼此同时操作的独立任务：
+
+* 在主机上计算；
+* 设备上的计算；
+* 从主机到设备的内存传输；
+* 从设备到主机的内存传输；
+* 在给定设备的内存中进行内存传输；
+* 设备之间的内存传输。
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