Na execução de um programa computacional, os dados e instruções podem ser tratad...

Questão de Arquitetura de Computadores da banca FGV aplicada no concurso INPE (2024). Confira a resolução completa abaixo:

Q1059732•
Arquitetura de Computadores•
Processamento Paralelo•
FGV•
INPE•
Especialista em Supercomputação•
2024

Na execução de um programa computacional, os dados e instruções podem ser tratados de forma individual ou múltipla, dependendo da arquitetura do computador.
Assinale a opção que descreve corretamente uma diferença entre as arquiteturas SIMD (Single instruction - Multiple Data) e MIMD (Multiple instruction - Multiple Data).

Na arquitetura SIMD, cada unidade de processamento executa instruções diferentes em conjunto de dados diferentes, enquanto na arquitetura MIMD, todas as unidades de processamento executam a mesma instrução em conjunto de dados diferentes.

A arquitetura SIMD é mais flexível e escalável do que a arquitetura MIMD.

Na arquitetura MIMD, todas as unidades de processamento devem estar sincronizadas para executar instruções em conjunto, enquanto na arquitetura SIMD, as unidades de processamento podem executar instruções de forma assíncrona.

A arquitetura MIMD é mais eficiente para tarefas altamente paralelizáveis, como processamento de imagens e vídeo, enquanto a arquitetura SIMD é mais adequada para tarefas com dependências complexas entre os dados.

Na arquitetura SIMD, uma única instrução é aplicada a múltiplos dados simultaneamente, enquanto na arquitetura MIMD, múltiplas instruções são executadas em múltiplos conjuntos de dados independentes.

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Arquitetura de Computadores•
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Atualmente, dois tipos de processadores destacam-se no mercado: os CPU e as GPU. Assinale a alternativa correta sobre esses tipos de processadores.

GPU são projetadas para processamento de instruções em série.

CPU são indicadas para aplicações do tipo renderização de vídeos e gráficos.

GPU são indicadas para uso em modelos de inteligência artificial.

CPU são projetadas para processamento paralelo de instruções.

CPU normalmente possuem de centena a milhares de núcleos em seu processador.

Q1059736•
Arquitetura de Computadores•
Processamento Paralelo•
FGV•
INPE•
Especialista em Supercomputação•
2024

A Computação de Alto Desempenho (HPC) implementa vários mecanismos adicionais em relação à computação tradicional, sendo um deles, a administração de filas de processamento.
Diante do exposto, assinale a opção que indica o papel da administração de filas de processamento em sistemas de Computação de Alto Desempenho (HPC).

Garantir que cada processo tenha acesso exclusivo a todos os recursos do sistema para maximizar o desempenho.

Distribuir equitativamente os recursos do sistema entre os processos para garantir um uso eficiente e justo.

Minimizar a utilização da CPU para reduzir o consumo de energia e resfriamento.

Alocar recursos apenas para os processos que solicitam prioridade máxima, independentemente de sua carga de trabalho.

Limitar o número total de processos ativos para evitar sobrecarga nos sistemas de armazenamento.

Q1059715•
Arquitetura de Computadores•
Processamento Paralelo•
FGV•
INPE•
Especialista em Supercomputação•
2024

Atenção: o enunciado a seguir refere-se à próxima questão.

OpenMP é um ambiente de programação paralela adequado para escrever programas paralelos a serem executados em sistemas de memória compartilhada. É uma coleção de interfaces de programação de aplicativos que inclui diretivas de compilador, funções de suporte e variáveis de ambiente, permitindo que os programadores explorem e controlem o paralelismo durante a execução de um programa.

No contexto das variáveis utilizadas em programação paralela com OpenMP, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A cláusula shared(list) especifica que cada variável da lista é compartilhada por todas threads do time, isso é, todas as threads compartilham uma mesma cópia da variável.
( ) Por padrão, variáveis declaradas antes de um bloco paralelo são compartilhadas.
( ) A cláusula private(list) especifica que cada variável da lista é privada por todas threads do time, isso é, cada thread tem sua própria cópia da variável.
( ) Por padrão, variáveis declaradas dentro de um bloco paralelo são privadas.

As afirmativas são, respectivamente,

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