Questões de Concurso

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Q2446165 Arquitetura de Computadores
A influência da arquitetura de von Neumann é vasta, afetando não apenas o design e a construção de computadores, mas também a forma como pensamos sobre programação e processamento de dados. Embora alternativas como a arquitetura de Harvard tenham sido exploradas, especialmente em aplicações que exigem processamento de alta velocidade e de eficiência energética, o modelo de von Neumann continua a ser um pilar fundamental da ciência da computação. Uma característica da arquitetura von Neumann é:
Alternativas
Q2444133 Arquitetura de Computadores
No que se refere à formatação IBM 3270, julgue os itens a seguir.

I O layout dos campos na tela depende do programa de aplicativos.
II Um programa de aplicativos pode utilizar somente um tipo de formato.
III Cada mensagem enviada para um terminal 3270 deve indicar um formato específico.
IV Por padrão, quando o terminal 3270 recebe uma mensagem, sempre é colocado o cursor 3270 no final da primeira área de entrada.

Estão certos apenas os itens 
Alternativas
Q2383478 Arquitetura de Computadores
A respeito de arquitetura de computadores e seus principais componentes, julgue os itens a seguir.

I Os sistemas de computação utilizam apenas um tipo de memória em suas arquiteturas.
II O processador comanda as ações efetuadas internamente, bem como emite os sinais de controle para os demais componentes do computador agirem e realizarem alguma tarefa.
III Dispositivos de entrada ou saída fazem, além da interligação, a conversão das linguagens do sistema para o meio exterior e vice-versa.

Assinale a opção correta.
Alternativas
Q2380779 Arquitetura de Computadores
MapReduce é um framework de processamento paralelo para clusters inspirado em programação funcional, que teve seu artigo seminal publicado em 2004 no artigo : “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”.

Com relação à tecnologia MapReduce, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) A ideia principal do MapReduce é dividir e processar tarefas e depois juntar as informações, o que permite dividir um grande problema em vários pedaços e distribuí-los em diversos computadores.
( ) Os principais passos correspondem a: (i) Input split, onde a entrada é dividida em várias partes, onde cada parte será consumida por um Map; (ii) Map, onde é criada uma lista de pares chave-valor; (iii) Shuffling , onde se classifica e agrupa a saída da etapa anterior para servir de entrada para a seguinte; (iv) Reduce, onde se processa a saída da etapa anterior e se agregam as informações; (v) Output, quando as informações são retornadas.
( ) As principais características do MapReduce se referem a esconder os detalhes do processamento em série, tolerância a falhas, otimização de localidade e balanceamento de memória, que resultam em modelo fácil de usar, mesmo para programadores sem experiência com sistemas paralelos e distribuídos.


As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Q2380778 Arquitetura de Computadores
A combinação de CPU (Central Processing Unit) e GPU (Graphics Processing Unit), em conjunto com RAM suficiente, oferece um excelente ambiente de testes para aprendizagem profunda e IA. Neste contexto de computação de alto desempenho (HPC, High-performance computing), desponta a programação paralela empregando uma ampla classe de poderosos sistemas de computação que variam de simples (por ex., 1 CPU + 8 GPUs) até supercomputadores com multicores, multi GPU e multi Nós.

Considerando as diferenças básicas entre as arquiteturas de CPU e GPU, analise os itens a seguir.

I. As arquiteturas a GPU e a CPU diferem de modo significativo pois foram desenvolvidas e otimizadas para dois tipos significativamente diferentes de aplicações, tendo baixa similaridade na quantidade relativa de área da pastilha (número de transistores) dedicada à cache, à lógica de controle e à lógica de processamento.
II. As GPUs podem esconder a latência da memória ao administrar a execução de mais threads do que os cores processadores disponíveis, além de simplesmente serem capazes de executar os mesmos threads de código em grandes quantidades de dados.
III. O conhecimento das nuances de várias memórias de uma GPU são importantes no desenvolvimento da programação paralela, em especial quanto aos tempos de acesso relativos, as limitações de acessibilidade e a quantidade de MMU (Memory Management Unit).

Está correto o que se afirma em 
Alternativas
Respostas
1: D
2: B
3: D
4: D
5: C