CUDA é uma arquitetura de computação paralela desenvolvida p...

Alternativa Correta: C

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

Vamos agora detalhar cada uma das alternativas para entender melhor:

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

Incorreta: CUDA realmente simplifica o desenvolvimento de software para GPUs, mas a principal característica do CUDA é justamente oferecer suporte para o paralelismo. O objetivo do CUDA é permitir que os desenvolvedores aproveitem o poder de processamento paralelo das GPUs.

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

Incorreta: O CUDA foi desenvolvido para permitir que os desenvolvedores utilizem GPUs, e não CPUs, para realizar computação paralela. A arquitetura do CUDA foi projetada especificamente para aproveitar a capacidade de processamento paralelo das GPUs.

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

Correta: Esta alternativa está correta. O núcleo da programação CUDA é a escrita de kernels, que são pequenas funções que podem ser executadas por muitos threads em paralelo em uma GPU, aproveitando a capacidade de processamento massivo dessa arquitetura.

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

Incorreta: CUDA é uma arquitetura de computação paralela e um modelo de programação desenvolvidos pela NVIDIA, e não pela AMD. É usada para desenvolver software para GPUs da NVIDIA.

Alternativa E: 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.

Incorreta: CUDA é amplamente utilizada em uma variedade de aplicações de computação de alto desempenho, incluindo cálculos científicos, simulações físicas, aprendizado de máquina e muitos outros campos que exigem grande poder de processamento paralelo.

Para concluir, a arquitetura e a programação com CUDA são fundamentais para explorar o potencial das GPUs no processamento paralelo, permitindo a execução de tarefas complexas de maneira eficiente e rápida.

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

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

B) A programação com CUDA requer o uso exclusivo de CPUs devido à sua arquitetura específica. Permite que desenvolvedores usem GPUs

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

D) CUDA é uma linguagem proprietária desenvolvida apenas pela AMD para suas GPUs. AMD é a concorrente da NVIDIA

E) 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. Projetado para executar cálculos intensivos