Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre processamento paralelo em arquitetura de computadores

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). 

Sistemas paralelos e distribuídos desempenham um papel crucial na computação moderna, oferecendo soluções para lidar com desafios cada vez mais complexos e demandas crescentes por desempenho, escalabilidade e confiabilidade.
Sobre o uso de memória distribuída ou compartilhada, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Em relação ao tempo da comunicação, as memórias distribuídas apresentam vantagem majoritariamente.
( ) Em relação à um número crescente de processadores que podem cooperar eficientemente, os computadores de memória distribuída apresentam mais vantagens.
( ) Quando o número de processadores deve ser alto (mais que 8) para reduzir o tempo de execução, a velocidade da comunicação se torna um fator crucial para a performance.
( ) OpenCL é uma biblioteca de especificação de passagem de mensagem muito útil para a implementação de paralelismo.

As afirmativas são, respetivamente,

Um modelo multiprocessado é um modelo de computação paralela que se baseia no modelo de máquina de acesso aleatório e generaliza o mesmo. Existem basicamente três tipos diferentes de modelos multiprocessado e cada um desses modelos possui um número de unidades de processamento p e difere na organização das memórias e na forma como as unidades de processamento acessam essas memórias.
Assinale a opção que indica o modelo que consiste em unidades de processamento e módulos de memória acessados por uma rede de interconexão comum, sem memórias locais, permitindo o acesso uniforme às memórias quando não há acessos coincidentes. 

No contexto da programação paralela com OpenMP, as variáveis declaradas fora de um bloco paralelo são compartilhadas automaticamente, enquanto as variáveis declaradas dentro de um bloco paralelo são tratadas como privadas por padrão. Também existe a possiblidade de uso de cláusulas adequadas para garantir o correto compartilhamento ou privacidade das variáveis entre as threads paralelas.
A esse respeito, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para 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, cada thread tem sua própria cópia da variável.
( ) A cláusula firstprivate(list) especifica que cada variável da lista é privada por todas threads do time, mas são inicializadas com o valor que continha no momento em que a região paralela foi encontrada.
( ) A cláusula private(list) especifica que cada variável da lista é privada por todas threads do time, isso é, todas as threads compartilham uma mesma cópia da variável.

As afirmativas são, respectivamente,

Em computação paralela os loops paralelos são muito úteis, permitindo que várias iterações de um loop sejam executadas simultaneamente por diferentes threads, aproveitando assim ao máximo os recursos de processamento disponíveis em sistemas paralelos. Isso é especialmente importante para acelerar o processamento de tarefas computacionais intensivas, dividindo o trabalho entre múltiplos núcleos de processamento.
Neste contexto, assinale a opção que apresenta o argumento utilizado no padrão OpenMP para combinar múltiplos loops em um único, permitindo sua execução em paralelo.