Questões de Concurso
Sobre processamento paralelo em arquitetura de computadores
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( ) Na arquitetura UMA (Uniform Memory Access), todos os processadores compartilham a memória física de forma centralizada, e o tempo de acesso a qualquer posição de memória é o mesmo para todos os processadores.
( ) Na arquitetura NUMA (Non-Uniform Memory Access), a memória principal é fisicamente distribuída entre os nós de processamento, de modo que o acesso à memória local de um nó é mais rápido do que o acesso à memória remota.
( ) A memória cache L1, por estar localizada fisicamente fora do chip do processador, apresenta maior latência e maior capacidade de armazenamento em comparação com a memória principal (RAM).
( ) A memória secundária é caracterizada por ser volátil, exigindo alimentação elétrica contínua para manter os dados armazenados após o desligamento do sistema computacional.
( ) Em sistemas NUMA, a escalabilidade é geralmente superior à dos sistemas UMA tradicionais, pois o barramento de memória não se torna um gargalo tão rapidamente à medida que mais processadores são adicionados.
Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
Após análise, foi verificado que 80% do processamento pode ser dividido em tarefas independentes e distribuído igualmente entre 4 nós de um cluster, por meio de um balanceador de carga. Os 20% restantes correspondem a etapas sequenciais, que não podem ser paralelizadas. Além disso, a coordenação entre os nós acrescenta um overhead fixo de 2 minutos ao tempo total final de processamento.
Considerando essas informações, o novo tempo aproximado de processamento para essa tarefa será de
1. Para facilitar a interface entre o programador e as aplicações GPU, a NVIDIA apresentou a Compute Unified Device Architecture (CUDA). Trata-se de uma plataforma de computação sequencial e modelo de programação que disponibiliza um aumento significativo de desempenho ao aproveitar o poder da GPU. Ao fornecer abstrações simples com respeito à organização hierárquica de threads, memória e sincronização, o modelo de programação CUDA permite aos programadores escreverem programas escaláveis sem a necessidade de aprender a multiplicidade de novos componentes de programação.
2. Uma diferença importante entre as GPUs e as CPUs é que, enquanto as CPUs dedicam uma grande quantidade de seus circuitos ao controle, a GPU foca mais em ALUs (Arithmetic Logical Units), o que as torna bem mais eficientes em termos de custo quando executam um software paralelo.
3. As principais características das GPUs são sua alta capacidade de processamento massivo paralelo e sua total programabilidade e desempenho em cálculos que exigem um volume grande de dados, resultando em um grande throughput.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
1. O hyper-threading é útil em aplicações nas quais é difícil encontrar oportunidades de paralelismo em pequena escala (vetorização, paralelismo em nível de instrução), mas fácil encontrar oportunidades de paralelismo em grande escala (multithreading).
2. Alguns processadores conseguem executar múltiplos threads por núcleo. Isso é conhecido como hyper-threading.
3. Sob as circunstâncias certas, a tecnologia permite que os núcleos da CPU façam efetivamente duas coisas ao mesmo tempo.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
Esses tipos de processamentos são, respectivamente, denominados: