Julgue o item subsequente, no que diz respeito aos princípios de comunicações e comutações analógicas e digitais, bem como a microcomputadores. 

Na comutação por circuitos, típica das redes digitais modernas, os dados são divididos em pequenos pacotes, cada um com seu próprio cabeçalho de endereçamento, sendo esses pacotes roteados de forma independente pelo meio físico. 

Julgue o próximo item, relativo a conceitos de informática. 

Em uma rede local comutada, o uso de hubs garante maior desempenho em comparação a switches, pois permite que todos os dispositivos compartilhem os dados simultaneamente em broadcast.

Julgue o próximo item, relativo a conceitos de informática. 

No LibreOffice Calc, ao ser aplicada a formatação condicional a uma célula, a regra de formatação será automaticamente replicada para todas as outras células da mesma coluna, mesmo que nenhuma seleção múltipla tenha sido feita na planilha.  

Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

A virtualização de GPU com NVIDIA vGPU permite o compartilhamento de uma única GPU física entre múltiplas máquinas virtuais ou contêineres; no caso do uso com contêiner Docker, é necessário que o host tenha os drivers NVIDIA instalados, além do NVIDIA Container Toolkit, para que os contêineres consigam acessar a GPU corretamente. 

Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

A correta execução de bibliotecas de inteligência artificial que utilizem aceleração por GPU, como TensorFlow ou PyTorch com suporte CUDA, depende da compatibilidade entre as versões da GPU NVIDIA, do driver instalado, do CUDA Toolkit e da biblioteca utilizada, visto que uma incompatibilidade entre esses componentes pode impedir o uso da GPU, mesmo que ela esteja fisicamente instalada e funcional.

Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

O uso de resfriamento líquido direto ao chip em data centers de inteligência artificial permite a operação com temperaturas de água mais elevadas, reduzindo a dependência de chillers mecânicos em diversos climas, abordagem que contribui tanto para a eficiência energética quanto para a eficiência hídrica.  

Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

O utilitário nvidia-smi, integrante da SMI da NVIDIA, é restrito à função de leitura passiva de métricas da GPU em tempo real, como temperatura, uso de memória e potência, não oferecendo suporte à reconfiguração de parâmetros operacionais nem à ativação de modos persistentes, funcionalidades que dependem exclusivamente de ferramentas avançadas como o NVIDIA Control Panel. 

Julgue o próximo item, em relação a cuDNN, gerenciamento de GPU com NVIDIA SMI, e infraestrutura e operação de ambientes com GPU. 

No ambiente Windows, a instalação e o uso do cuDNN com Python é um processo complexo que exige a compilação manual do cuDNN a partir do código-fonte e a modificação direta de bibliotecas Python de baixo nível, pois os frameworks de deep learning, como TensorFlow e PyTorch, não possuem integração nativa com o cuDNN no ambiente Windows, tornando-o inviável para desenvolvedores comuns. 

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

No desenvolvimento de aplicações com CUDA, uma das estratégias recomendadas para a otimização de desempenho é a minimização do uso da memória compartilhada do dispositivo, priorizando-se o acesso direto à memória global, já que esta possui maior largura de banda e menor latência.  

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir. 

Em uma GPU, o programador define diretamente no código quantos blocos de threads devem ser executados, enquanto o escalonador de blocos de threads, implementado em hardware, distribui esses blocos entre os processadores SIMD multithreaded.