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FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing)
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Q2520877

Arquitetura de Computadores Sistemas Distribuídos , Data Center ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520877 Arquitetura de Computadores

O controle de quotas é um importante mecanismo na Computação de Alto Desempenho (HPC). A principal finalidade do controle de quotas em um ambiente de Computação de Alto Desempenho (HPC) é

Alternativas

maximizar o uso de recursos, permitindo que os usuários utilizem quantidades ilimitadas de CPU, memória e armazenamento.

garantir um acesso equitativo aos recursos do sistema, evitando que um único usuário ou projeto monopolize os recursos disponíveis.

limitar o acesso apenas aos usuários administradores, impedindo que usuários regulares utilizem os recursos do sistema.

aumentar os custos operacionais do sistema, permitindo que os usuários utilizem quantidades excessivas de recursos.

reduzir a disponibilidade do sistema, priorizando o uso de recursos para projetos específicos em detrimento de outros.

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Q2520878

Arquitetura de Computadores Conceitos Básicos em Arquitetura de Computadores , Processamento Paralelo , Data Center ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520878 Arquitetura de Computadores

Dada sua complexidade, o monitoramento é uma prática fundamental na Computação de Alto Desempenho.
Assinale a opção que indica a principal função das ferramentas de monitoramento de filas de processamento em um ambiente de Computação de Alto Desempenho (HPC).

Alternativas

Gerar relatórios detalhados sobre o desempenho individual de cada nó de computação do cluster.

Monitorar a utilização da rede de comunicação entre os nós do cluster.

Fornecer informações sobre o estado das filas de processamento, como o número de jobs na fila e o tempo de espera estimado para execução.

Realizar a manutenção preventiva dos sistemas de armazenamento em disco do cluster.

Controlar a temperatura e o consumo de energia de cada nó de computação para otimizar a eficiência energética.

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Q2520879

Arquitetura de Computadores Armazenamento de Dados em Arquitetura de Computadores , Data Center ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520879 Arquitetura de Computadores

Vários dos componentes da Computação de Alto Desempenho merecem ser monitorados, dada a relevância deles para o bom funcionamento desse tipo de sistema.
Em um ambiente de Computação de Alto Desempenho (HPC), assinale a opção que apresenta um aspecto importante no monitoramento de armazenamento.

Alternativas

Verificar a temperatura ambiente do data center para garantir condições ideais de operação dos dispositivos de armazenamento.

Monitorar a integridade dos dados armazenados para identificar e corrigir erros de leitura/gravação.

Acompanhar a largura de banda da rede para garantir que os dados sejam transferidos eficientemente entre os sistemas de armazenamento.

Analisar a utilização da CPU para otimizar o desempenho dos sistemas de armazenamento.

Verificar a versão do sistema operacional instalado nos dispositivos de armazenamento para garantir compatibilidade com os aplicativos executados no cluster.

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Q2520880

Arquitetura de Computadores Memória ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520880 Arquitetura de Computadores

O gerenciamento dos jobs é uma importante característica na Computação de Alto Desempenho (HPC).
Assinale a afirmativa que apresenta os aspectos essenciais a serem observados por ocasião do monitoramento de jobs em um ambiente de Computação de Alto Desempenho (HPC).

Alternativas

Apenas o status dos jobs, já que isso é suficiente para garantir que as tarefas estejam sendo executadas corretamente.

O tempo de execução dos jobs, pois isso é o único aspecto que realmente importa para os usuários.

O consumo de energia dos nós de processamento, pois isso influencia diretamente nos custos operacionais do sistema.

Utilização de recursos, tempo de execução, prioridades e políticas de escalonamento, notificações/alertas e histórico/estatísticas.

Apenas a prioridade dos jobs, pois isso determina a ordem de execução das tarefas.

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Q2520881

Arquitetura de Computadores Memória ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520881 Arquitetura de Computadores

O gerenciamento de memória é um dos itens mais críticos na Computação de Alto Desempenho (HPC), para a garantia da sua boa performance.
Assinale a afirmativa que apresenta os aspectos essenciais a serem observados por ocasião do monitoramento de memória em um ambiente de Computação de Alto Desempenho (HPC).

Alternativas

Verificar a utilização de memória, a fragmentação de memória, a alocação dinâmica de memória, o uso de swap e a temperatura dos módulos de memória.

Acompanhar o uso de memória física, a quantidade de memória compartilhada, a taxa de transmissão de dados entre os módulos de memória, a eficiência de alocação de memória e a disponibilidade de atualizações de firmware para os módulos de memória.

Observar o consumo de memória em relação ao número de processadores, a velocidade de acesso à memória, a latência de acesso e a largura de banda de memória.

Monitorar a utilização de memória, vazamentos de memória, uso de swap, fragmentação de memória e alocação dinâmica de memória.

Acompanhar o uso de memória em relação à utilização da CPU, o consumo de memória por processo, a quantidade de memória compartilhada, a eficiência do algoritmo de paginação e a temperatura do processador.

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Q2520882

Arquitetura de Computadores Sistemas Distribuídos ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520882 Arquitetura de Computadores

A rede desempenha um papel fundamental na Computação de Alto Desempenho, sendo que seu mal funcionamento pode degradar a performance de suas execuções.
Assinale a afirmativa que apresenta os aspectos essenciais a serem observados por ocasião do monitoramento de rede em um ambiente de Computação de Alto Desempenho (HPC).

Alternativas

A latência de rede entre os nós do cluster, a disponibilidade da rede, a segurança da rede, a quantidade de pacotes transmitidos e a temperatura dos switches de rede.

A utilização da largura de banda, o tráfego de rede entre o cluster e outros sistemas, a latência de rede, os erros de rede e a segurança da rede.

Apenas a segurança da rede, garantindo que não haja violações de políticas de segurança ou atividades maliciosas.

Apenas observar a disponibilidade da rede e a quantidade de pacotes transmitidos, pois isso é suficiente para garantir a conectividade dos sistemas.

Focar somente na utilização da largura de banda da rede, ignorando outros aspectos que possam afetar o desempenho e a segurança do sistema.

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Q2520883

Arquitetura de Computadores Processamento Paralelo ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520883 Arquitetura de Computadores

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

Alternativas

CUDA é uma linguagem de programação de alto nível que simplifica o desenvolvimento de software para GPUs, mas não oferece suporte para paralelismo.

A programação com CUDA requer o uso exclusivo de CPUs devido à sua arquitetura específica.

A programação com CUDA envolve a escrita de kernels, que são funções executadas em paralelo por múltiplos threads em uma GPU.

CUDA é uma linguagem proprietária desenvolvida apenas pela AMD para suas GPUs.

A programação com CUDA é restrita a aplicativos de processamento de texto e imagem e não pode ser utilizada para cálculos científicos ou de alto desempenho.

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Q2520884

Arquitetura de Computadores Processamento Paralelo ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520884 Arquitetura de Computadores

MPI, ou Interface de Passagem de Mensagens (Message Passing Interface), é um conjunto de especificações, bibliotecas e rotinas para comunicação entre processos em sistemas distribuídos e paralelos. Diante do exposto, assinale a opção que apresenta um atributo importante da programação com MPI.

Alternativas

MPI é uma linguagem de programação de alto nível que simplifica o desenvolvimento de software para comunicação entre processos em um único núcleo de CPU.

A programação com MPI é restrita a ambientes de computação paralela baseados apenas em CPUs, sem suporte para aceleração por GPU.

MPI é uma biblioteca de comunicação que permite a troca de dados entre processos em um sistema distribuído, como um cluster de computadores.

MPI é uma linguagem proprietária desenvolvida apenas pela NVIDIA para suas GPUs.

A programação com MPI é adequada apenas para aplicativos de computação sequencial e não oferece benefícios significativos para sistemas paralelos.

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Q2520885

Arquitetura de Computadores Processamento Paralelo ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing) |

Q2520885 Arquitetura de Computadores

CUDA e MPI são duas tecnologias amplamente utilizadas em Computação de Alto Desempenho. Assinale a alternativa que apresenta a principal diferença entre CUDA e MPI.

Alternativas

CUDA e MPI são linguagens de programação concorrentes, cada uma projetada para tarefas específicas de processamento paralelo em GPUs e CPUs, respectivamente.

CUDA e MPI são ambas linguagens de programação para programação paralela, mas CUDA é específica para programação em GPUs, enquanto MPI é utilizada para comunicação entre processos em sistemas distribuídos.

CUDA e MPI são bibliotecas de comunicação, cada uma projetada para permitir a troca de dados entre processos em sistemas distribuídos, como clusters de computadores.

CUDA e MPI são abordagens alternativas para a programação paralela em CPUs, com CUDA focada em processamento gráfico e MPI em processamento de dados.

CUDA e MPI são tecnologias complementares, onde CUDA é utilizada para processamento paralelo em GPUs e MPI é utilizada para comunicação entre processos em sistemas distribuídos.

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Respostas

10: B

11: C

12: B

13: D

14: D

15: B

16: C

17: C

18: B

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