【高性能计算机体系结构】是计算机科学中的一个重要领域，它研究如何设计和优化处理大量计算任务的系统。在2018年东北大学的这门考试中，学生可能面临了对这个主题深入理解的挑战。高性能计算机体系结构主要关注的是提高计算速度、能效和并行处理能力，以满足科学计算、大数据分析、机器学习等领域的高需求。
高性能计算机通常由多个处理器或计算节点组成，这些节点通过高速网络连接以实现并行计算。在这一领域，我们关注的关键技术包括：
1. **多核处理器**：现代高性能计算机往往包含多个处理核心，每个核心可以独立执行指令，提高整体处理能力。多核技术使得处理器能在同一时间处理更多任务，提升了效率。
2. **超线程技术**：超线程（Hyper-Threading）允许单个物理核心同时处理两个线程，进一步提升处理器的利用率。
3. **并行计算**：并行计算是高性能计算的核心，通过将大型任务分解为多个小任务并同时处理，大幅缩短计算时间。这涉及到任务调度、数据分布和通信机制的设计。
4. **内存层次结构**：为了平衡访问速度和存储容量，高性能计算机使用多层次的内存，如L1、L2、L3缓存和主内存。优化内存访问策略对于减少延迟、提高性能至关重要。
5. **高速网络**：高效的数据传输是并行计算的基础。InfiniBand、OmniPath等高速网络技术被用于连接计算机节点，确保数据快速准确地在节点间传递。
6. **集群与网格计算**：高性能计算机常常由大量的服务器节点组成集群，通过分布式计算来解决问题。网格计算则更强调资源的共享和协同工作。
7. **编程模型与并行编程**：OpenMP、MPI（Message Passing Interface）是常见的并行编程模型，用于协调多核或多节点间的通信和同步。
8. **能耗效率**：随着计算能力的提升，能耗问题日益突出。因此，高性能计算机的设计需考虑能效比，如使用低功耗处理器、优化冷却系统等。
9. **GPU加速**：图形处理器（GPU）在并行计算中的应用日益广泛，它们在处理大规模并行计算任务时表现出色，如深度学习中的矩阵运算。
10. **容错与可扩展性**：高性能系统必须能够容忍硬件故障，并且能够随着需求的增长而扩展。这需要冗余设计和智能故障恢复机制。
东北大学的这门考试可能涵盖了以上部分或全部内容，通过解答有关这些问题的题目，学生得以检验他们对高性能计算机体系结构理论和实践的理解。IMG_2206.JPG和IMG_2207.JPG可能是试卷扫描图片或者相关的示意图，帮助学生理解和解答问题。在准备这类考试时，考生需要深入理解并行计算原理，熟悉相关编程语言和工具，以及掌握最新的高性能计算技术和发展趋势。
