Questões de Concurso sobre Arquiteturas Paralelas

Segundo Stallings, existe uma distinção importante entre arquitetura e organização de computadores.

Sobre essa distinção, assinale a alternativa CORRETA.

Ao comparar processadores de múltiplos núcleos com processadores de núcleo único, o instrutor propõe uma situação em que vários programas independentes estão em execução ao mesmo tempo. Nesse contexto, a principal vantagem da arquitetura multicore está em:

As placas de vídeo oferecem, além de qualidade na geração das imagens, uma plataforma para a construção de programas com computação paralela. As placas NVIDIA oferecem uma plataforma de computação paralela e modelo de programação proprietários, que permite aos desenvolvedores aproveitar o poder de processamento massivamente paralelo das GPUs NVIDIA para tarefas de computação de propósito geral, além de gráficos. Essa tecnologia é instalada juntamente com o driver da placa gráfica. Diante do exposto, assinale a alternativa que traz o nome desta plataforma de programação paralela da NVIDIA para placas de vídeo.

Qual é o tipo de arquitetura para processamento em paralelo em que a mesma instrução é aplicada a muitos fluxos de dados, assim como em um processador de vetor?

A classificação de Flynn de arquiteturas paralelas composta por instruções únicas (single instruction) e fluxo de dados únicos (single data) é a

A paralelização em rotinas de ciência de dados traz benefícios importantes, especialmente quando é necessário tratar uma grande quantidade de dados.

O principal motivador para paralelizar uma rotina é

Com a evolução tecnológica, os computadores passaram da arquitetura de processamento sequencial para arquitetura de processamento paralelo.

Assinale a opção que descreve corretamente uma característica da arquitetura de processamento paralelo.

CUDA é uma arquitetura de computação paralela desenvolvida pela NVIDIA. Nesse contexto, assinale a opção que apresenta uma característica importante da programação com CUDA.

Em um processamento paralelo, o uso de P processadores aumenta a velocidade de processamento de uma aplicação em um fator de P.

Para uma classificação inicial de arquiteturas paralelas, pode ser usada a classificação genérica de Flynn. Baseando-se no fato de um computador executar uma sequência de instruções sobre uma sequência de dados, diferenciam-se o fluxo de instruções (instruction stream) e o fluxo de dados (data stream). Dependendo de esses fluxos serem múltiplos ou não, e através da combinação das possibilidades, Flynn propôs quatro classes. Na classe MISD (Multiple Instruction Single Data), temos a seguinte característica:

Desde os primórdios da era da computação, já em trabalhos de Von Neumann (1945), as Arquiteturas Paralelas foram apresentadas como formas de obter uma maior capacidade de processamento para a execução de tarefas com altas cargas de processamento. Sobre a temática, analisar a sentença abaixo:

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Processamento paralelo e processamento distribuído são métodos semelhantes para aumentar a quantidade de poder de processamento disponível para uma tarefa específica. Geralmente, estes métodos são usados para resolver os problemas que envolvem grandes quantidades de cálculo repetitivo (1ª parte). Quando o problema é dividido em muitos pedaços grandes e complexos, seções individuais do problema podem ser calculadas com muitos processadores simultaneamente (2ª parte). Dividir o problema em partes traz uma maior capacidade de processamento a ser exercida sobre o problema de que pode ser fornecido por um único processador (3ª parte).

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A sentença está:

Com o uso do RPC (remote procedure call), os procedimentos em processos em computadores remotos podem ser chamados como se fossem procedimentos no espaço de endereço local.

Dentre os termos citados abaixo, o único que NÃO pode ser associado à computação paralela é:

No contexto da teoria do paralelismo e das arquiteturas paralelas, o grão do paralelismo é um conceito muito importante pois seu entendimento é fundamental para a modelagem de programas paralelos, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) Grão fino: o trabalho a ser feito pode ser particionado em unidades de trabalho grandes. Mesmo pagando um alto custo de comunicação é grande a chance de se obter ganho de desempenho delegando estas unidades de trabalho para outras unidades ativas (o custo do envio é compensado pelo ganho de tempo em atacar o problema com mais unidades).

( ) Grão médio: o trabalho a ser feito só pode ser particionado em unidades de trabalho médio. Em caso de um alto custo de comunicação pode ser difícil se obter ganho de desempenho delegando estas unidades de trabalho para outras unidades ativas (o custo do envio não é necessariamente compensado pelo ganho de tempo em atacar o problema com mais unidades).

( ) Grão grosso: o trabalho a ser feito só pode ser particionado em unidades de trabalho pequenas. Em caso de um alto custo de comunicação não vale a pena delegar estas unidades de trabalho para outras unidades ativas (o custo do envio não é compensado pelo ganho de tempo em atacar o problema com mais unidades).

As afirmativas são, respectivamente,

No que diz respeito às arquiteturas paralelas e não convencionais, foi estabelecida uma classificação baseada em fluxo de instruções e de dados, descritas a seguir.

I. Única instrução, único dado – Um único processador executa sequencialmente um conjunto de instruções, usando dados armazenados em uma única memória.

II. Única instrução, múltiplos dados – Uma única instrução é executada ao mesmo tempo sobre múltiplos dados.

III. Única instruções, único dado – Vários processadores executam diferentes instruções no mesmo dado.

IV. Múltiplas instruções, múltiplos dados – Várias instruções são executadas ao mesmo tempo sobre múltiplos dados, o que motivou o surgimento de duas categorias, com as arquiteturas de memória compartilhada e distribuída.

As descrições em I, II, III e IV correspondem, respectivamente, às siglas

Dois dos principais objetivos no desenvolvimento de aplicações paralelas são obtenção de bom desempenho e uma boa escalabilidade.

Considerando esse contexto, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas.

I. O desempenho é a capacidade de reduzir o tempo de resolução do problema à medida que os recursos computacionais aumentam.

PORQUE

II. A escalabilidade é a capacidade de aumentar o desempenho à medida que a complexidade do problema aumenta.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Analise as afirmativas sobre arquiteturas paralelas, identificando com “V” as VERDADEIRAS e com “F” as FALSAS.

( ) O uso do coprocessador é uma técnica de processamento paralelo que utiliza um processador auxiliar especializado, responsável pela execução de alguma tarefa específica, como processamento de pacotes de rede.

( ) Quando os elementos de processamento estão perto um do outro, têm alta largura de banda, o atraso entre eles é baixo e são muito próximos em termos computacionais, diz-se que são fracamente acoplados.

( ) A técnica de paralelismo, que implementa o uso de multiprocessadores em um único chip, pode ser subclassificada em multiprocessadores heterogêneos e homogêneos, sendo que nesta última encontram-se os processadores multicore.

( ) O paralelismo pode ser introduzido em vários níveis. No nível mais alto, ele pode ser adicionado ao chip da CPU, por pipeline e projetos superescalares com várias unidades funcionais.

( ) Na taxonomia de Flyn, os supercomputadores vetoriais são classificados como máquinas SIMD, ou seja, máquinas com apenas um fluxo de instruções e múltiplos dados.

Assinale a alternativa CORRETA na sequência de cima para baixo:

Uma das mais famosas taxonomias utilizadas para a classificação de computadores paralelos é proposta por Flynn, que se baseia em dois conceitos: sequência de instruções e sequência de dados. Nessa categorização, um sistema computacional é classificado como

É o tipo de arquitetura paralela que consiste em máquinas formadas por milhares de CPUs padronizadas que apresentam bom desempenho pela quantidade de processadores e que, geralmente, utilizam uma rede de interconexão proprietária de desempenho muito alto. Trata-se de

Em relação às arquiteturas paralelas, considere:

I. vários processos podem se comunicar apenas lendo e escrevendo na memória;

II. todas as CPUs veem a mesma imagem de memória e apenas um mapa de páginas e uma tabela de processos;

III. primitivas de software send e receive costumam ser utilizadas na comunicação entre processos;

IV. subdividir os dados corretamente e posicioná-los em localizações ótimas não é tão importante, visto que o posicionamento não afeta a correção ou a programabilidade.

Os itens I a IV referem-se a