ガイド連動クイズ · ハード レベル

CUDA と GPU プログラミングのクイズ

カーネル、SIMT 実行、メモリ アクセス、共有メモリ、高レベルの GPU プログラミング ツールなど、CUDA のコア概念を確認します。

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質問 1 の 8

CUDA 用語で「カーネル」とは何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. CUDA 用語で「カーネル」とは何ですか?
    • 多くの GPU スレッドによって並列実行される関数
    • オペレーティング システムの中核
    • メモリチップの一種
    • GPUの冷却システム
  2. SIMT 実行モデルとは何を意味しますか?
    • 入力が遅く、転送が多い
    • 単一命令、複数のスレッドが異なるデータに対して同じ命令を実行
    • 単一の画像、複数のテクスチャ
    • シーケンシャル命令、手動タイミング
  3. PyTorch と TensorFlow ではユーザーが生の CUDA を書く必要がほとんどないのはなぜですか?
    • GPU はユーザー コードを実行できません
    • CUDA を直接使用することは違法です
    • cuDNN や cuBLAS などの最適化された CUDA ライブラリを内部で呼び出します。
    • CPU 上でのみ実行されます
  4. 「ワープ発散」とは何ですか? なぜパフォーマンスに悪影響を与えるのでしょうか?
    • パケットをドロップするネットワークエラー
    • 熱により物理的に曲がる GPU
    • 記憶を消去するバグ
    • ワープ内のスレッドは異なるブランチを取得し、シリアルに実行する必要があります
  5. CUDA ではなぜ「合体」メモリ アクセスが重要なのでしょうか?
    • 隣接するアドレスを読み取る隣接するスレッドの方がはるかに効率的です
    • データを自動的に暗号化します
    • ディスクスペースを解放します
    • GPUファンを無効にします
  6. What is OpenAI Triton in relation to CUDA programming?
    • A CUDA driver that replaces NVIDIA GPUs
    • A Python-like language and compiler for writing efficient GPU kernels
    • A model-serving server that only loads TensorFlow checkpoints
    • A framework that converts GPUs into CPUs
  7. What does a CUDA kernel launch configuration specify?
    • A model tokenizer vocabulary
    • The number of training labels
    • The grid and block dimensions used to organize thread execution
    • The host operating system
  8. Why might a CUDA kernel use shared memory?
    • To make data available across every cluster without communication
    • To replace all registers
    • To store the model permanently on the GPU
    • To let threads in a block reuse data from a faster on-chip memory space