విజ్ఞాన శాస్త్రం మరియు సాంకేతిక విజ్ఞానం - టెస్ట్ 6 - సూపర్కంప్యూటింగ్ మరియు హై-పర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్
Please keep at least one language enabled. || కనీసం ఒక భాషను ఎంచుకోండి.
Question 1
ప్రశ్న 1
Which feature most appropriately characterises a modern high-performance computing system used as a supercomputer?
Supercomputerగా ఉపయోగించే ఆధునిక high-performance computing వ్యవస్థను అత్యంత సరైన విధంగా సూచించే లక్షణం ఏది?
Explanation:
• Modern supercomputers commonly combine many compute nodes and processors to provide very large aggregate computing capability.
• They are designed for computationally demanding workloads such as simulation, modelling, AI and scientific analysis.
• A powerful ordinary server and a supercomputer can share technologies, but supercomputing emphasises large-scale coordinated computation rather than storage capacity alone.
• They are designed for computationally demanding workloads such as simulation, modelling, AI and scientific analysis.
• A powerful ordinary server and a supercomputer can share technologies, but supercomputing emphasises large-scale coordinated computation rather than storage capacity alone.
వివరణ:
• ఆధునిక supercomputersలో అనేక compute nodes మరియు processorsను కలిపి భారీ మొత్తం గణన సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తారు.
• Scientific simulation, modelling, AI మరియు భారీ సమాచార విశ్లేషణ వంటి అధిక గణన అవసరమయ్యే పనులకు వీటిని ఉపయోగిస్తారు.
• శక్తివంతమైన సాధారణ serverలో కూడా కొన్ని సమాన technologies ఉండవచ్చు; కానీ supercomputingలో ప్రధాన లక్ష్యం పెద్ద స్థాయిలో సమన్వయంతో గణనలు నిర్వహించడం.
• Scientific simulation, modelling, AI మరియు భారీ సమాచార విశ్లేషణ వంటి అధిక గణన అవసరమయ్యే పనులకు వీటిని ఉపయోగిస్తారు.
• శక్తివంతమైన సాధారణ serverలో కూడా కొన్ని సమాన technologies ఉండవచ్చు; కానీ supercomputingలో ప్రధాన లక్ష్యం పెద్ద స్థాయిలో సమన్వయంతో గణనలు నిర్వహించడం.
Question 2
ప్రశ్న 2
A scientific simulation contains millions of similar calculations that can be divided into many independent groups. Which approach is most likely to reduce execution time substantially?
ఒక scientific simulationలో లక్షలాది సమాన గణనలు ఉన్నాయి. వాటిని అనేక స్వతంత్ర భాగాలుగా విభజించవచ్చు. అమలు సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గించడానికి ఏ విధానం అత్యంత అనుకూలం?
Explanation:
• Parallel computing divides suitable workloads so that multiple processing units can perform useful work concurrently.
• Scientific simulations containing large numbers of independent or weakly dependent calculations can benefit greatly from this approach.
• The achievable speed-up still depends on communication, synchronisation and portions of the program that cannot be parallelised.
• Scientific simulations containing large numbers of independent or weakly dependent calculations can benefit greatly from this approach.
• The achievable speed-up still depends on communication, synchronisation and portions of the program that cannot be parallelised.
వివరణ:
• Parallel computingలో ఒక పనిని తగిన భాగాలుగా విభజించి అనేక processing unitsతో ఒకేసారి గణనలు నిర్వహిస్తారు.
• పరస్పర ఆధారాలు తక్కువగా ఉన్న పెద్ద scientific simulationsకు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
• అయితే processors మధ్య సమాచార మార్పిడి, సమన్వయం మరియు సమాంతరంగా చేయలేని program భాగాలు వేగవృద్ధిని పరిమితం చేయవచ్చు.
• పరస్పర ఆధారాలు తక్కువగా ఉన్న పెద్ద scientific simulationsకు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
• అయితే processors మధ్య సమాచార మార్పిడి, సమన్వయం మరియు సమాంతరంగా చేయలేని program భాగాలు వేగవృద్ధిని పరిమితం చేయవచ్చు.
Question 3
ప్రశ్న 3
Assertion (A): Doubling the number of processors in an HPC system does not necessarily halve the execution time of every program.
Reason (R): Some portions of a program may remain sequential, and communication or synchronisation among processors can introduce additional overhead.
Choose the correct answer.
Reason (R): Some portions of a program may remain sequential, and communication or synchronisation among processors can introduce additional overhead.
Choose the correct answer.
Assertion (A): HPC వ్యవస్థలో processors సంఖ్యను రెట్టింపు చేసినంత మాత్రాన ప్రతి program అమలు సమయం తప్పనిసరిగా సగం కాదు.
Reason (R): Programలో కొన్ని భాగాలను వరుసగా మాత్రమే చేయాల్సి రావచ్చు; processors మధ్య సమాచార మార్పిడి మరియు సమన్వయం అదనపు ఆలస్యాన్ని కలిగించవచ్చు.
సరైన సమాధానాన్ని ఎంచుకోండి.
Reason (R): Programలో కొన్ని భాగాలను వరుసగా మాత్రమే చేయాల్సి రావచ్చు; processors మధ్య సమాచార మార్పిడి మరియు సమన్వయం అదనపు ఆలస్యాన్ని కలిగించవచ్చు.
సరైన సమాధానాన్ని ఎంచుకోండి.
Explanation:
• Parallel speed-up is limited when part of a workload must still execute sequentially.
• Additional processors can also increase communication and synchronisation overhead between computing units.
• Therefore useful performance scaling depends on workload structure and system architecture rather than processor count alone.
• Additional processors can also increase communication and synchronisation overhead between computing units.
• Therefore useful performance scaling depends on workload structure and system architecture rather than processor count alone.
వివరణ:
• ఒక పనిలో కొన్ని భాగాలను వరుసగా మాత్రమే చేయాల్సి ఉంటే processors పెంచినా ఆ భాగాల అమలు వేగం పెరగదు.
• అదనపు processors వల్ల వాటి మధ్య సమాచార మార్పిడి మరియు సమన్వయానికి కూడా సమయం అవసరమవుతుంది.
• అందువల్ల processors సంఖ్య ఒక్కటే పనితీరును నిర్ణయించదు; పని స్వభావం మరియు వ్యవస్థ నిర్మాణం కూడా కీలకం.
• అదనపు processors వల్ల వాటి మధ్య సమాచార మార్పిడి మరియు సమన్వయానికి కూడా సమయం అవసరమవుతుంది.
• అందువల్ల processors సంఖ్య ఒక్కటే పనితీరును నిర్ణయించదు; పని స్వభావం మరియు వ్యవస్థ నిర్మాణం కూడా కీలకం.
Question 4
ప్రశ్న 4
Which statement best describes a computing cluster used in high-performance computing?
High-performance computingలో ఉపయోగించే computing clusterను సరైన విధంగా వివరించే ప్రకటన ఏది?
Explanation:
• An HPC cluster contains multiple computing nodes connected so that they can participate in coordinated computation.
• Each node may contain one or more CPUs and may also include accelerators such as GPUs.
• High-speed networking is important because many parallel applications need frequent communication between nodes.
• Each node may contain one or more CPUs and may also include accelerators such as GPUs.
• High-speed networking is important because many parallel applications need frequent communication between nodes.
వివరణ:
• HPC clusterలో అనేక computing nodesను పరస్పరం అనుసంధానించి సమన్వయంతో గణనలు నిర్వహిస్తారు.
• ఒక్కో nodeలో ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ CPUs ఉండవచ్చు; అవసరాన్ని బట్టి GPUs వంటి accelerators కూడా ఉండవచ్చు.
• అనేక parallel applicationsలో nodes మధ్య తరచుగా సమాచారం మార్పిడి అవసరం కావడం వల్ల high-speed network చాలా ముఖ్యమైనది.
• ఒక్కో nodeలో ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ CPUs ఉండవచ్చు; అవసరాన్ని బట్టి GPUs వంటి accelerators కూడా ఉండవచ్చు.
• అనేక parallel applicationsలో nodes మధ్య తరచుగా సమాచారం మార్పిడి అవసరం కావడం వల్ల high-speed network చాలా ముఖ్యమైనది.
Question 5
ప్రశ్న 5
Which comparison of CPU and GPU roles in an HPC system is most appropriate?
HPC వ్యవస్థలో CPU మరియు GPU పాత్రలను సరైన విధంగా పోల్చేది ఏది?
Explanation:
• CPUs provide flexible general-purpose processing and are effective for complex control flow and diverse instruction streams.
• GPUs contain many arithmetic execution resources and can achieve high throughput when a workload exposes substantial parallelism.
• Modern HPC systems often use both, assigning different portions of an application to the processor type best suited to them.
• GPUs contain many arithmetic execution resources and can achieve high throughput when a workload exposes substantial parallelism.
• Modern HPC systems often use both, assigning different portions of an application to the processor type best suited to them.
వివరణ:
• CPUs సాధారణ ప్రయోజన గణనకు అనుకూలంగా ఉండి క్లిష్టమైన నియంత్రణ ప్రవాహం మరియు విభిన్న ఆదేశాలను సమర్థంగా నిర్వహిస్తాయి.
• GPUsలో అనేక గణన భాగాలు ఉండటం వల్ల సమాంతరంగా విభజించగల పనుల్లో అధిక గణన సామర్థ్యం పొందవచ్చు.
• ఆధునిక HPC వ్యవస్థలు తరచుగా CPU, GPU రెండింటినీ ఉపయోగించి పనిని తగిన processorకు అప్పగిస్తాయి.
• GPUsలో అనేక గణన భాగాలు ఉండటం వల్ల సమాంతరంగా విభజించగల పనుల్లో అధిక గణన సామర్థ్యం పొందవచ్చు.
• ఆధునిక HPC వ్యవస్థలు తరచుగా CPU, GPU రెండింటినీ ఉపయోగించి పనిని తగిన processorకు అప్పగిస్తాయి.
Question 6
ప్రశ్న 6
In high-performance computing, what is the principal purpose of a specialised accelerator?
High-performance computingలో specialised accelerator యొక్క ప్రధాన ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
Explanation:
• Accelerators are specialised hardware units optimised for particular computational patterns such as vector, matrix or AI operations.
• GPUs and dedicated AI accelerators can offload suitable work from general-purpose CPUs.
• Acceleration is workload-dependent; specialised hardware does not automatically improve tasks for which it was not designed.
• GPUs and dedicated AI accelerators can offload suitable work from general-purpose CPUs.
• Acceleration is workload-dependent; specialised hardware does not automatically improve tasks for which it was not designed.
వివరణ:
• Acceleratorsను vector, matrix లేదా AI గణనలు వంటి కొన్ని ప్రత్యేక పనులను సమర్థంగా చేయడానికి రూపొందిస్తారు.
• GPUs మరియు ప్రత్యేక AI accelerators తగిన గణనలను CPU నుంచి స్వీకరించి వేగంగా నిర్వహించగలవు.
• అయితే accelerator ప్రయోజనం పని స్వభావంపై ఆధారపడి ఉంటుంది; ప్రతి పనిలో అది మెరుగైన ఫలితం ఇస్తుందని చెప్పలేం.
• GPUs మరియు ప్రత్యేక AI accelerators తగిన గణనలను CPU నుంచి స్వీకరించి వేగంగా నిర్వహించగలవు.
• అయితే accelerator ప్రయోజనం పని స్వభావంపై ఆధారపడి ఉంటుంది; ప్రతి పనిలో అది మెరుగైన ఫలితం ఇస్తుందని చెప్పలేం.
Question 7
ప్రశ్న 7
Consider the following statements about FLOPS:
1. FLOPS measures the number of floating-point operations performed per second.
2. One petaflop corresponds to 10^15 floating-point operations per second.
Which of the statements given above is/are correct?
1. FLOPS measures the number of floating-point operations performed per second.
2. One petaflop corresponds to 10^15 floating-point operations per second.
Which of the statements given above is/are correct?
FLOPS గురించి క్రింది ప్రకటనలను పరిశీలించండి:
1. ఒక సెకనులో నిర్వహించగల floating-point గణన చర్యల సంఖ్యను FLOPS సూచిస్తుంది.
2. ఒక petaflop అంటే సెకనుకు 10^15 floating-point గణన చర్యలు.
పై ప్రకటనల్లో ఏది/ఏవి సరైనవి?
1. ఒక సెకనులో నిర్వహించగల floating-point గణన చర్యల సంఖ్యను FLOPS సూచిస్తుంది.
2. ఒక petaflop అంటే సెకనుకు 10^15 floating-point గణన చర్యలు.
పై ప్రకటనల్లో ఏది/ఏవి సరైనవి?
Explanation:
• FLOPS stands for floating-point operations per second and is widely used to express numerical computing performance.
• A teraflop represents 10^12 FLOPS, while a petaflop represents 10^15 FLOPS.
• FLOPS is a computing-performance measure, not a measure of storage capacity or network speed.
• A teraflop represents 10^12 FLOPS, while a petaflop represents 10^15 FLOPS.
• FLOPS is a computing-performance measure, not a measure of storage capacity or network speed.
వివరణ:
• FLOPS ఒక సెకనులో చేయగల floating-point గణన చర్యల సంఖ్యను సూచించే పనితీరు ప్రమాణం.
• ఒక teraflop = 10^12 FLOPS; ఒక petaflop = 10^15 FLOPS.
• FLOPS గణన పనితీరును సూచిస్తుంది; storage capacity లేదా network speedను కాదు.
• ఒక teraflop = 10^12 FLOPS; ఒక petaflop = 10^15 FLOPS.
• FLOPS గణన పనితీరును సూచిస్తుంది; storage capacity లేదా network speedను కాదు.
Question 8
ప్రశ్న 8
Which relationship between petascale and exascale computing is correct?
Petascale మరియు exascale computing మధ్య సరైన సంబంధం ఏది?
Explanation:
• One petaflop represents 10^15 floating-point operations per second.
• One exaflop represents 10^18 floating-point operations per second.
• Since 10^18 divided by 10^15 equals 10^3, one exaflop is equivalent to 1,000 petaflops.
• One exaflop represents 10^18 floating-point operations per second.
• Since 10^18 divided by 10^15 equals 10^3, one exaflop is equivalent to 1,000 petaflops.
వివరణ:
• ఒక petaflop అంటే సెకనుకు 10^15 floating-point గణనలు.
• ఒక exaflop అంటే సెకనుకు 10^18 floating-point గణనలు.
• 10^18 / 10^15 = 10^3 కాబట్టి ఒక exaflop = 1,000 petaflops.
• ఒక exaflop అంటే సెకనుకు 10^18 floating-point గణనలు.
• 10^18 / 10^15 = 10^3 కాబట్టి ఒక exaflop = 1,000 petaflops.
Question 9
ప్రశ్న 9
Which statement correctly distinguishes Rpeak and Rmax when supercomputer performance is reported using the High Performance Linpack framework?
High Performance Linpack ఆధారంగా supercomputer పనితీరును తెలిపేటప్పుడు Rpeak మరియు Rmax మధ్య సరైన తేడా ఏది?
Explanation:
• Rpeak estimates the system's theoretical maximum floating-point throughput from its hardware capabilities.
• Rmax is the sustained performance actually achieved while running the High Performance Linpack benchmark.
• Real applications may perform differently again because their communication, memory and computational patterns need not match Linpack.
• Rmax is the sustained performance actually achieved while running the High Performance Linpack benchmark.
• Real applications may perform differently again because their communication, memory and computational patterns need not match Linpack.
వివరణ:
• Rpeak hardware సామర్థ్యాల ఆధారంగా వ్యవస్థ సిద్ధాంతపరంగా సాధించగల గరిష్ఠ floating-point గణన సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది.
• Rmax అనేది High Performance Linpack benchmarkను అమలు చేసినప్పుడు వాస్తవంగా సాధించిన స్థిర పనితీరు.
• వాస్తవ applicationsలో memory, communication మరియు గణన స్వభావం భిన్నంగా ఉండటం వల్ల పనితీరు Rmaxతో కూడా పూర్తిగా సమానంగా ఉండకపోవచ్చు.
• Rmax అనేది High Performance Linpack benchmarkను అమలు చేసినప్పుడు వాస్తవంగా సాధించిన స్థిర పనితీరు.
• వాస్తవ applicationsలో memory, communication మరియు గణన స్వభావం భిన్నంగా ఉండటం వల్ల పనితీరు Rmaxతో కూడా పూర్తిగా సమానంగా ఉండకపోవచ్చు.
Question 10
ప్రశ్న 10
Why is a high-speed interconnect important in a large HPC cluster?
పెద్ద HPC clusterలో high-speed interconnect ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
Explanation:
• Many parallel applications divide a problem among nodes that must repeatedly exchange intermediate results.
• Slow communication can leave processors waiting and reduce the benefit obtained from adding more compute nodes.
• High-bandwidth, low-latency interconnects are therefore critical components of tightly coupled HPC systems.
• Slow communication can leave processors waiting and reduce the benefit obtained from adding more compute nodes.
• High-bandwidth, low-latency interconnects are therefore critical components of tightly coupled HPC systems.
వివరణ:
• అనేక parallel applicationsలో ఒక సమస్యను nodes మధ్య విభజించి, మధ్యంతర ఫలితాలను తరచుగా పరస్పరం పంపుకోవాల్సి ఉంటుంది.
• సమాచార మార్పిడి నెమ్మదిగా ఉంటే processors వేచి ఉండాల్సి వచ్చి అదనపు nodes వల్ల వచ్చే ప్రయోజనం తగ్గుతుంది.
• అందువల్ల అధిక bandwidth, తక్కువ latency కలిగిన interconnectలు పెద్ద HPC వ్యవస్థల్లో కీలక భాగాలు.
• సమాచార మార్పిడి నెమ్మదిగా ఉంటే processors వేచి ఉండాల్సి వచ్చి అదనపు nodes వల్ల వచ్చే ప్రయోజనం తగ్గుతుంది.
• అందువల్ల అధిక bandwidth, తక్కువ latency కలిగిన interconnectలు పెద్ద HPC వ్యవస్థల్లో కీలక భాగాలు.
Question 11
ప్రశ్న 11
Why does increasing the spatial resolution of a numerical weather-prediction model usually require substantially more computing power?
Numerical weather-prediction modelలో spatial resolutionను పెంచితే సాధారణంగా ఎందుకు చాలా ఎక్కువ computing power అవసరమవుతుంది?
Explanation:
• Higher-resolution models divide the atmosphere into a larger number of smaller grid cells.
• Physical equations must then be solved at many more locations and repeatedly across forecast time steps.
• HPC allows such large models, data assimilation and ensemble calculations to be completed quickly enough for operational forecasting.
• Physical equations must then be solved at many more locations and repeatedly across forecast time steps.
• HPC allows such large models, data assimilation and ensemble calculations to be completed quickly enough for operational forecasting.
వివరణ:
• అధిక resolutionలో వాతావరణాన్ని మరింత చిన్న grid cellsగా విభజించాల్సి రావడంతో వాటి సంఖ్య పెరుగుతుంది.
• ప్రతి grid ప్రాంతంలో భౌతిక సమీకరణాలను అనేక time stepsలో మళ్లీ మళ్లీ పరిష్కరించాలి.
• HPC వల్ల ఇలాంటి భారీ models, observational data కలయిక మరియు అనేక forecast runsను ఉపయోగకరమైన సమయంలో పూర్తి చేయవచ్చు.
• ప్రతి grid ప్రాంతంలో భౌతిక సమీకరణాలను అనేక time stepsలో మళ్లీ మళ్లీ పరిష్కరించాలి.
• HPC వల్ల ఇలాంటి భారీ models, observational data కలయిక మరియు అనేక forecast runsను ఉపయోగకరమైన సమయంలో పూర్తి చేయవచ్చు.
Question 12
ప్రశ్న 12
Consider the following applications of high-performance computing:
1. Climate modelling
2. Molecular dynamics and drug-discovery research
3. Computational fluid dynamics for aerospace research
4. Completely eliminating the need for all physical experiments in science
How many of the statements represent valid HPC applications or implications?
1. Climate modelling
2. Molecular dynamics and drug-discovery research
3. Computational fluid dynamics for aerospace research
4. Completely eliminating the need for all physical experiments in science
How many of the statements represent valid HPC applications or implications?
High-performance computing ఉపయోగాల గురించి క్రింది అంశాలను పరిశీలించండి:
1. Climate modelling
2. Molecular dynamics మరియు ఔషధ పరిశోధన
3. Aerospace పరిశోధనలో computational fluid dynamics
4. శాస్త్రంలో అన్ని physical experiments అవసరాన్ని పూర్తిగా తొలగించడం
పై వాటిలో ఎన్ని సరైన HPC ఉపయోగాలు లేదా ఫలితాలు?
1. Climate modelling
2. Molecular dynamics మరియు ఔషధ పరిశోధన
3. Aerospace పరిశోధనలో computational fluid dynamics
4. శాస్త్రంలో అన్ని physical experiments అవసరాన్ని పూర్తిగా తొలగించడం
పై వాటిలో ఎన్ని సరైన HPC ఉపయోగాలు లేదా ఫలితాలు?
Explanation:
• HPC is extensively used for climate models, molecular simulations, drug research and computational fluid dynamics.
• Simulations can reduce the number of physical trials needed and help researchers explore conditions that are difficult to reproduce experimentally.
• They do not eliminate the need for experimental validation, so Statement 4 is incorrect.
• Simulations can reduce the number of physical trials needed and help researchers explore conditions that are difficult to reproduce experimentally.
• They do not eliminate the need for experimental validation, so Statement 4 is incorrect.
వివరణ:
• Climate models, molecular simulations, ఔషధ పరిశోధన మరియు computational fluid dynamicsలో HPC విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తారు.
• Simulations వల్ల కొన్ని physical trials సంఖ్య తగ్గవచ్చు మరియు ప్రయోగశాలలో సులభంగా సృష్టించలేని పరిస్థితులను అధ్యయనం చేయవచ్చు.
• అయితే simulation ఫలితాలను physical experimentsతో ధృవీకరించాల్సిన అవసరం పూర్తిగా తొలగదు; కాబట్టి 4వ అంశం తప్పు.
• Simulations వల్ల కొన్ని physical trials సంఖ్య తగ్గవచ్చు మరియు ప్రయోగశాలలో సులభంగా సృష్టించలేని పరిస్థితులను అధ్యయనం చేయవచ్చు.
• అయితే simulation ఫలితాలను physical experimentsతో ధృవీకరించాల్సిన అవసరం పూర్తిగా తొలగదు; కాబట్టి 4వ అంశం తప్పు.
Question 13
ప్రశ్న 13
Large-scale training of modern AI models is often performed on HPC systems containing many GPUs or other accelerators primarily because:
ఆధునిక AI modelsకు పెద్ద స్థాయిలో training ఇవ్వడానికి అనేక GPUs లేదా ఇతర accelerators ఉన్న HPC వ్యవస్థలను తరచుగా ఎందుకు ఉపయోగిస్తారు?
Explanation:
• Training large AI models requires enormous amounts of numerical linear-algebra computation.
• GPUs and specialised accelerators can execute many matrix and tensor operations concurrently, making them suitable for these workloads.
• HPC increases computational capability but does not guarantee that the model, data or resulting predictions are accurate or unbiased.
• GPUs and specialised accelerators can execute many matrix and tensor operations concurrently, making them suitable for these workloads.
• HPC increases computational capability but does not guarantee that the model, data or resulting predictions are accurate or unbiased.
వివరణ:
• పెద్ద AI modelsకు training ఇవ్వడానికి భారీ పరిమాణంలో numerical linear-algebra గణనలు అవసరం.
• GPUs మరియు specialised accelerators అనేక matrix, tensor గణనలను ఒకేసారి నిర్వహించగలవు కాబట్టి ఈ పనులకు అనుకూలం.
• HPC గణన సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది కానీ model, training data లేదా ఫలితాలు తప్పనిసరిగా సరైనవని హామీ ఇవ్వదు.
• GPUs మరియు specialised accelerators అనేక matrix, tensor గణనలను ఒకేసారి నిర్వహించగలవు కాబట్టి ఈ పనులకు అనుకూలం.
• HPC గణన సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది కానీ model, training data లేదా ఫలితాలు తప్పనిసరిగా సరైనవని హామీ ఇవ్వదు.
Question 14
ప్రశ్న 14
Aerospace researchers want to study airflow around a new aircraft or spacecraft configuration before extensive physical testing. Why can HPC be particularly useful?
కొత్త aircraft లేదా spacecraft రూపకల్పన చుట్టూ గాలి ప్రవాహాన్ని విస్తృత physical testingకు ముందు అధ్యయనం చేయాలి. దీనికి HPC ఎందుకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది?
Explanation:
• Computational fluid dynamics numerically solves equations describing fluid flow over very large computational meshes.
• HPC permits higher-resolution simulations, more design alternatives and more complex physical models to be studied within practical time limits.
• Physical experiments and validation remain important because simulation accuracy depends on model assumptions, numerical methods and input data.
• HPC permits higher-resolution simulations, more design alternatives and more complex physical models to be studied within practical time limits.
• Physical experiments and validation remain important because simulation accuracy depends on model assumptions, numerical methods and input data.
వివరణ:
• Computational fluid dynamicsలో గాలి లేదా ఇతర ద్రవాల ప్రవాహాన్ని వివరించే సమీకరణాలను భారీ computational gridపై సంఖ్యాత్మకంగా పరిష్కరిస్తారు.
• HPC వల్ల అధిక resolutionతో simulations చేయడం, అనేక designsను పోల్చడం మరియు క్లిష్టమైన physical modelsను తగిన సమయంలో అధ్యయనం చేయడం సాధ్యమవుతుంది.
• Simulation ఖచ్చితత్వం assumptions, numerical methods మరియు input dataపై ఆధారపడటం వల్ల physical validation ఇంకా అవసరం.
• HPC వల్ల అధిక resolutionతో simulations చేయడం, అనేక designsను పోల్చడం మరియు క్లిష్టమైన physical modelsను తగిన సమయంలో అధ్యయనం చేయడం సాధ్యమవుతుంది.
• Simulation ఖచ్చితత్వం assumptions, numerical methods మరియు input dataపై ఆధారపడటం వల్ల physical validation ఇంకా అవసరం.
Question 15
ప్రశ్న 15
Why is advanced cooling technology increasingly important in dense supercomputing systems?
అధిక సాంద్రత గల supercomputing వ్యవస్థల్లో advanced cooling technology ఎందుకు మరింత ముఖ్యమవుతోంది?
Explanation:
• Modern HPC processors can consume large amounts of electrical power and convert much of it into heat.
• Excessive temperature can reduce reliability, limit performance and increase facility cooling costs.
• Technologies such as direct liquid cooling can remove heat efficiently from high-density compute systems.
• Excessive temperature can reduce reliability, limit performance and increase facility cooling costs.
• Technologies such as direct liquid cooling can remove heat efficiently from high-density compute systems.
వివరణ:
• ఆధునిక HPC processors ఎక్కువ విద్యుత్ వినియోగించి దానిలో గణనీయమైన భాగాన్ని వేడిగా విడుదల చేస్తాయి.
• అధిక ఉష్ణోగ్రత వల్ల పరికరాల విశ్వసనీయత తగ్గవచ్చు, పనితీరు పరిమితం కావచ్చు మరియు cooling ఖర్చు పెరగవచ్చు.
• Direct liquid cooling వంటి పద్ధతులు అధిక సాంద్రత గల computing systems నుంచి వేడిని సమర్థంగా తొలగించగలవు.
• అధిక ఉష్ణోగ్రత వల్ల పరికరాల విశ్వసనీయత తగ్గవచ్చు, పనితీరు పరిమితం కావచ్చు మరియు cooling ఖర్చు పెరగవచ్చు.
• Direct liquid cooling వంటి పద్ధతులు అధిక సాంద్రత గల computing systems నుంచి వేడిని సమర్థంగా తొలగించగలవు.
Question 16
ప్రశ్న 16
Which statement correctly describes the institutional implementation of India's National Supercomputing Mission (NSM)?
భారత National Supercomputing Mission (NSM) అమలుకు సంబంధించిన సరైన ప్రకటన ఏది?
Explanation:
• The National Supercomputing Mission is a joint initiative involving the Ministry of Electronics and Information Technology and the Department of Science and Technology.
• C-DAC and the Indian Institute of Science have key implementation roles under the Mission.
• NSM aims not only to deploy computing capacity but also to develop indigenous HPC technology, applications and skilled manpower.
• C-DAC and the Indian Institute of Science have key implementation roles under the Mission.
• NSM aims not only to deploy computing capacity but also to develop indigenous HPC technology, applications and skilled manpower.
వివరణ:
• National Supercomputing Missionలో Ministry of Electronics and Information Technology మరియు Department of Science and Technology కలిసి పనిచేస్తున్నాయి.
• ఈ Mission అమలులో C-DAC మరియు Indian Institute of Science కీలక పాత్రలు నిర్వహిస్తున్నాయి.
• NSM లక్ష్యం supercomputers ఏర్పాటు చేయడమే కాకుండా స్వదేశీ HPC technology, applications మరియు నైపుణ్య మానవ వనరులను అభివృద్ధి చేయడం కూడా.
• ఈ Mission అమలులో C-DAC మరియు Indian Institute of Science కీలక పాత్రలు నిర్వహిస్తున్నాయి.
• NSM లక్ష్యం supercomputers ఏర్పాటు చేయడమే కాకుండా స్వదేశీ HPC technology, applications మరియు నైపుణ్య మానవ వనరులను అభివృద్ధి చేయడం కూడా.
Question 17
ప్రశ్న 17
According to the Ministry of Electronics and Information Technology Annual Report 2025–26, which statement about systems deployed under the National Supercomputing Mission was correct at the time of that report?
Ministry of Electronics and Information Technology 2025–26 Annual Report ప్రకారం, ఆ నివేదిక సమయానికి National Supercomputing Mission కింద ఏర్పాటు చేసిన వ్యవస్థల గురించి సరైనది ఏది?
Explanation:
• MeitY's 2025–26 Annual Report recorded 38 deployed supercomputing systems with an aggregate capacity of 48 PF under NSM.
• The systems were distributed across institutions including IITs, IISc, C-DAC centres and national research facilities.
• The figure is tied to the reporting period and should not be mixed with earlier official counts issued before the additional 2025 deployments.
• The systems were distributed across institutions including IITs, IISc, C-DAC centres and national research facilities.
• The figure is tied to the reporting period and should not be mixed with earlier official counts issued before the additional 2025 deployments.
వివరణ:
• MeitY 2025–26 Annual Report ప్రకారం NSM కింద మొత్తం 48 PF గణన సామర్థ్యంతో 38 supercomputing systems ఏర్పాటు చేశారు.
• IITలు, IISc, C-DAC కేంద్రాలు మరియు ఇతర జాతీయ పరిశోధనా సంస్థల్లో ఈ systemsను ఏర్పాటు చేశారు.
• ఈ సంఖ్య ఆ నివేదిక కాలానికి సంబంధించినది; అదనపు 2025 installationsకు ముందు విడుదలైన పాత అధికారిక సంఖ్యలతో దీనిని కలపకూడదు.
• IITలు, IISc, C-DAC కేంద్రాలు మరియు ఇతర జాతీయ పరిశోధనా సంస్థల్లో ఈ systemsను ఏర్పాటు చేశారు.
• ఈ సంఖ్య ఆ నివేదిక కాలానికి సంబంధించినది; అదనపు 2025 installationsకు ముందు విడుదలైన పాత అధికారిక సంఖ్యలతో దీనిని కలపకూడదు.
Question 18
ప్రశ్న 18
Consider the following statements about the PARAM Rudra system inaugurated at IIT Bombay in January 2026:
1. It is a 3 PF HPC system.
2. It is based on indigenously designed Rudra servers developed by C-DAC.
3. It uses C-DAC's indigenous software stack and Direct Contact Liquid Cooling technology.
Which of the statements given above are correct?
1. It is a 3 PF HPC system.
2. It is based on indigenously designed Rudra servers developed by C-DAC.
3. It uses C-DAC's indigenous software stack and Direct Contact Liquid Cooling technology.
Which of the statements given above are correct?
2026 జనవరిలో IIT Bombayలో ప్రారంభించిన PARAM Rudra గురించి క్రింది ప్రకటనలను పరిశీలించండి:
1. ఇది 3 PF HPC system.
2. C-DAC స్వదేశీగా రూపొందించిన Rudra servers ఆధారంగా దీన్ని నిర్మించారు.
3. ఇందులో C-DAC స్వదేశీ software stack మరియు Direct Contact Liquid Cooling technology ఉపయోగించారు.
పై ప్రకటనల్లో ఏవి సరైనవి?
1. ఇది 3 PF HPC system.
2. C-DAC స్వదేశీగా రూపొందించిన Rudra servers ఆధారంగా దీన్ని నిర్మించారు.
3. ఇందులో C-DAC స్వదేశీ software stack మరియు Direct Contact Liquid Cooling technology ఉపయోగించారు.
పై ప్రకటనల్లో ఏవి సరైనవి?
Explanation:
• The PARAM Rudra facility at IIT Bombay is a 3 PetaFLOPS HPC system deployed under the National Supercomputing Mission.
• It is built around C-DAC's indigenously designed Rudra HPC server platform and an indigenous system software stack.
• Direct Contact Liquid Cooling is used to improve heat removal and energy efficiency in the dense computing system.
• It is built around C-DAC's indigenously designed Rudra HPC server platform and an indigenous system software stack.
• Direct Contact Liquid Cooling is used to improve heat removal and energy efficiency in the dense computing system.
వివరణ:
• IIT Bombayలోని PARAM Rudra, National Supercomputing Mission కింద ఏర్పాటు చేసిన 3 PetaFLOPS HPC system.
• C-DAC స్వదేశీగా రూపొందించిన Rudra HPC servers మరియు స్వదేశీ system software stack ఆధారంగా దీన్ని నిర్మించారు.
• అధిక సాంద్రత గల computing systemలో వేడిని సమర్థంగా తొలగించి విద్యుత్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి Direct Contact Liquid Cooling ఉపయోగించారు.
• C-DAC స్వదేశీగా రూపొందించిన Rudra HPC servers మరియు స్వదేశీ system software stack ఆధారంగా దీన్ని నిర్మించారు.
• అధిక సాంద్రత గల computing systemలో వేడిని సమర్థంగా తొలగించి విద్యుత్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి Direct Contact Liquid Cooling ఉపయోగించారు.
Question 19
ప్రశ్న 19
Which statement correctly describes ARKA and ARUNIKA, the Ministry of Earth Sciences HPC systems used under India's advanced weather and climate computing infrastructure?
భారత ఆధునిక weather మరియు climate computing మౌలిక సదుపాయాల్లో Ministry of Earth Sciences ఉపయోగిస్తున్న ARKA మరియు ARUNIKA గురించి సరైన ప్రకటన ఏది?
Explanation:
• ARKA and ARUNIKA provide major HPC capacity for the Ministry of Earth Sciences' weather and climate modelling activities.
• Their computing power allows higher-resolution numerical prediction models and processing of large observational datasets through advanced data-assimilation methods.
• This demonstrates how supercomputing contributes directly to operational scientific services such as forecasting extreme weather.
• Their computing power allows higher-resolution numerical prediction models and processing of large observational datasets through advanced data-assimilation methods.
• This demonstrates how supercomputing contributes directly to operational scientific services such as forecasting extreme weather.
వివరణ:
• ARKA, ARUNIKA systems Ministry of Earth Sciences weather మరియు climate modelling కార్యక్రమాలకు భారీ HPC సామర్థ్యాన్ని అందిస్తున్నాయి.
• వీటి గణన శక్తితో అధిక resolution numerical prediction models నడపడం మరియు భారీ observational dataను ఆధునిక data-assimilation పద్ధతులతో ఉపయోగించడం సాధ్యమవుతుంది.
• దీని ద్వారా extreme weather forecasting వంటి ప్రజలకు నేరుగా ఉపయోగపడే scientific servicesలో supercomputing కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
• వీటి గణన శక్తితో అధిక resolution numerical prediction models నడపడం మరియు భారీ observational dataను ఆధునిక data-assimilation పద్ధతులతో ఉపయోగించడం సాధ్యమవుతుంది.
• దీని ద్వారా extreme weather forecasting వంటి ప్రజలకు నేరుగా ఉపయోగపడే scientific servicesలో supercomputing కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
Question 20
ప్రశ్న 20
Match the indigenous or India-developed HPC component with its principal role:
1. Rudra
2. Trinetra
3. Direct Contact Liquid Cooling (DCLC)
4. HPC system software stack
A. High-speed communication among compute nodes
B. Management and operation of HPC hardware and applications
C. Indigenous HPC server platform
D. Removal of heat directly from high-density computing components
1. Rudra
2. Trinetra
3. Direct Contact Liquid Cooling (DCLC)
4. HPC system software stack
A. High-speed communication among compute nodes
B. Management and operation of HPC hardware and applications
C. Indigenous HPC server platform
D. Removal of heat directly from high-density computing components
భారతదేశంలో అభివృద్ధి చేసిన లేదా స్వదేశీకరించిన HPC భాగాన్ని దాని ప్రధాన పనితో జతపరచండి:
1. Rudra
2. Trinetra
3. Direct Contact Liquid Cooling (DCLC)
4. HPC system software stack
A. Compute nodes మధ్య అధిక వేగంతో సమాచార మార్పిడి
B. HPC hardware మరియు applications నిర్వహణకు అవసరమైన system software
C. స్వదేశీ HPC server platform
D. అధిక సాంద్రత గల computing భాగాల నుంచి వేడిని నేరుగా తొలగించడం
1. Rudra
2. Trinetra
3. Direct Contact Liquid Cooling (DCLC)
4. HPC system software stack
A. Compute nodes మధ్య అధిక వేగంతో సమాచార మార్పిడి
B. HPC hardware మరియు applications నిర్వహణకు అవసరమైన system software
C. స్వదేశీ HPC server platform
D. అధిక సాంద్రత గల computing భాగాల నుంచి వేడిని నేరుగా తొలగించడం
Explanation:
• Rudra is C-DAC's indigenous HPC server platform used in PARAM Rudra systems.
• Trinetra is an indigenous high-speed interconnect technology intended for communication between compute nodes, while DCLC addresses heat removal from dense computing hardware.
• The HPC system software stack provides the software environment needed to manage resources and run applications across the supercomputing infrastructure.
• Trinetra is an indigenous high-speed interconnect technology intended for communication between compute nodes, while DCLC addresses heat removal from dense computing hardware.
• The HPC system software stack provides the software environment needed to manage resources and run applications across the supercomputing infrastructure.
వివరణ:
• Rudra అనేది C-DAC అభివృద్ధి చేసిన స్వదేశీ HPC server platform; PARAM Rudra systemsలో దీనిని ఉపయోగిస్తున్నారు.
• Trinetra compute nodes మధ్య వేగవంతమైన సమాచార మార్పిడికి ఉపయోగించే స్వదేశీ interconnect technology; DCLC అధిక సాంద్రత గల computing hardware నుంచి వేడిని తొలగించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• HPC system software stack ద్వారా computing resourcesను నిర్వహించడం మరియు supercomputing infrastructureపై applications నడపడం సాధ్యమవుతుంది.
• Trinetra compute nodes మధ్య వేగవంతమైన సమాచార మార్పిడికి ఉపయోగించే స్వదేశీ interconnect technology; DCLC అధిక సాంద్రత గల computing hardware నుంచి వేడిని తొలగించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• HPC system software stack ద్వారా computing resourcesను నిర్వహించడం మరియు supercomputing infrastructureపై applications నడపడం సాధ్యమవుతుంది.
Answer Key సమాధానాల పట్టిక
-
Question 1 ప్రశ్న 1Answer: B. It combines substantial computing resources, often many interconnected nodes, to solve computationally intensive problems at high speed సమాధానం: B. భారీ గణన అవసరమయ్యే సమస్యలను వేగంగా పరిష్కరించేందుకు అనేక గణన వనరులను, తరచుగా పరస్పరం అనుసంధానించిన అనేక nodesను, కలిపి ఉపయోగిస్తుంది
-
Question 2 ప్రశ్న 2Answer: A. Distribute suitable portions of the computation across multiple processing units so that many calculations proceed simultaneously సమాధానం: A. గణనలను తగిన భాగాలుగా విభజించి అనేక processing unitsపై ఒకేసారి నిర్వహించడం
-
Question 3 ప్రశ్న 3Answer: A. Both A and R are true, and R is the correct explanation of A సమాధానం: A. A మరియు R రెండూ సరైనవి; Aకు R సరైన వివరణ
-
Question 4 ప్రశ్న 4Answer: C. Multiple computing nodes connected through a network and coordinated to work on computational tasks సమాధానం: C. Network ద్వారా అనుసంధానించిన అనేక computing nodesను సమన్వయంతో గణన పనుల కోసం ఉపయోగించే వ్యవస్థ
-
Question 5 ప్రశ్న 5Answer: B. CPUs are well suited to varied control-intensive tasks, while GPUs can provide very high throughput for many highly parallel numerical operations సమాధానం: B. విభిన్న నియంత్రణ-ఆధారిత పనులకు CPUs అనుకూలం; భారీ సంఖ్యలో సమాంతర సంఖ్యాత్మక గణనలకు GPUs అధిక మొత్తం గణన సామర్థ్యాన్ని అందించగలవు
-
Question 6 ప్రశ్న 6Answer: A. To execute particular classes of computation more efficiently than a general-purpose processor when the workload is suitable సమాధానం: A. తగిన పని వచ్చినప్పుడు కొన్ని ప్రత్యేక రకాల గణనలను సాధారణ processorకంటే మరింత సమర్థంగా నిర్వహించడం
-
Question 7 ప్రశ్న 7Answer: C. Both 1 and 2 సమాధానం: C. 1 మరియు 2 రెండూ
-
Question 8 ప్రశ్న 8Answer || సమాధానం: D. 1 exaflop = 1,000 petaflops
-
Question 9 ప్రశ్న 9Answer: B. Rpeak represents theoretical peak floating-point performance, whereas Rmax is the maximum sustained performance achieved on the Linpack benchmark సమాధానం: B. Rpeak సిద్ధాంతపరమైన గరిష్ఠ floating-point పనితీరును సూచిస్తే, Rmax Linpack benchmarkలో వాస్తవంగా సాధించిన గరిష్ఠ స్థిర పనితీరును సూచిస్తుంది
-
Question 10 ప్రశ్న 10Answer: A. It enables compute nodes to exchange data with high bandwidth and low delay during parallel computation సమాధానం: A. Parallel computation సమయంలో compute nodes మధ్య అధిక వేగంతో, తక్కువ ఆలస్యంతో సమాచారం మార్పిడి జరగడానికి
-
Question 11 ప్రశ్న 11Answer: C. Higher resolution represents the atmosphere on a finer grid, increasing the number of calculations and the amount of data that must be processed సమాధానం: C. Resolution పెరిగితే వాతావరణాన్ని మరింత సూక్ష్మ gridతో చూపాల్సి రావడంతో లెక్కింపుల సంఖ్య మరియు process చేయాల్సిన data పరిమాణం పెరుగుతుంది
-
Question 12 ప్రశ్న 12Answer: C. Only three సమాధానం: C. మూడు మాత్రమే
-
Question 13 ప్రశ్న 13Answer: B. Training involves enormous numbers of matrix and tensor operations that can often be processed in parallel సమాధానం: B. Trainingలో భారీ సంఖ్యలో matrix మరియు tensor గణనలు ఉండి, వాటిలో అనేకాన్ని సమాంతరంగా నిర్వహించవచ్చు
-
Question 14 ప్రశ్న 14Answer: A. It can solve very large computational fluid-dynamics models containing many interacting grid elements and time steps సమాధానం: A. అనేక పరస్పర సంబంధిత grid elements మరియు time steps ఉన్న భారీ computational fluid-dynamics modelsను వేగంగా పరిష్కరించగలదు
-
Question 15 ప్రశ్న 15Answer: D. High-density processors and accelerators generate substantial heat that must be removed to maintain reliable and energy-efficient operation సమాధానం: D. అధిక సాంద్రత గల processors మరియు accelerators ఎక్కువ వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తాయి; విశ్వసనీయంగా, విద్యుత్ సమర్థతతో పనిచేయడానికి ఆ వేడిని తొలగించాలి
-
Question 16 ప్రశ్న 16Answer: C. It is jointly implemented by MeitY and the Department of Science and Technology through C-DAC and the Indian Institute of Science సమాధానం: C. MeitY మరియు Department of Science and Technology కలిసి, C-DAC మరియు Indian Institute of Science ద్వారా దీన్ని అమలు చేస్తున్నాయి
-
Question 17 ప్రశ్న 17Answer: B. 38 supercomputing systems with a combined compute capacity of 48 PF had been deployed సమాధానం: B. మొత్తం 48 PF గణన సామర్థ్యంతో 38 supercomputing systems ఏర్పాటు చేశారు
-
Question 18 ప్రశ్న 18Answer: C. 1, 2 and 3 సమాధానం: C. 1, 2 మరియు 3
-
Question 19 ప్రశ్న 19Answer: A. ARKA at IITM Pune and ARUNIKA at NCMRWF Noida provide petascale computing for high-resolution weather and climate models సమాధానం: A. IITM Puneలో ARKA మరియు NCMRWF Noidaలో ARUNIKA petascale computing అందిస్తూ అధిక resolution weather, climate models నిర్వహించడానికి ఉపయోగపడుతున్నాయి
-
Question 20 ప్రశ్న 20Answer || సమాధానం: D. 1-C, 2-A, 3-D, 4-B
