Questões de Concurso

A influência da arquitetura de von Neumann é vasta, afetando não apenas o design e a construção de computadores, mas também a forma como pensamos sobre programação e processamento de dados. Embora alternativas como a arquitetura de Harvard tenham sido exploradas, especialmente em aplicações que exigem processamento de alta velocidade e de eficiência energética, o modelo de von Neumann continua a ser um pilar fundamental da ciência da computação. Uma característica da arquitetura von Neumann é:

Em um sistema que emprega mensageria, pode ocorrer, depois do envio da mensagem, alguma situação inesperada que impeça a entrega da mensagem ao seu destinatário. Mas isso pode ser contornado por uma forma de integração que use a mensageria em que se armazenaram as mensagens que não puderam ser processadas pelo destinatário pretendido. Essa forma de integração chama-se 

MapReduce é um framework de processamento paralelo para clusters inspirado em programação funcional, que teve seu artigo seminal publicado em 2004 no artigo : “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”.

Com relação à tecnologia MapReduce, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) A ideia principal do MapReduce é dividir e processar tarefas e depois juntar as informações, o que permite dividir um grande problema em vários pedaços e distribuí-los em diversos computadores.
( ) Os principais passos correspondem a: (i) Input split, onde a entrada é dividida em várias partes, onde cada parte será consumida por um Map; (ii) Map, onde é criada uma lista de pares chave-valor; (iii) Shuffling , onde se classifica e agrupa a saída da etapa anterior para servir de entrada para a seguinte; (iv) Reduce, onde se processa a saída da etapa anterior e se agregam as informações; (v) Output, quando as informações são retornadas.
( ) As principais características do MapReduce se referem a esconder os detalhes do processamento em série, tolerância a falhas, otimização de localidade e balanceamento de memória, que resultam em modelo fácil de usar, mesmo para programadores sem experiência com sistemas paralelos e distribuídos.


As afirmativas são, respectivamente,

A combinação de CPU (Central Processing Unit) e GPU (Graphics Processing Unit), em conjunto com RAM suficiente, oferece um excelente ambiente de testes para aprendizagem profunda e IA. Neste contexto de computação de alto desempenho (HPC, High-performance computing), desponta a programação paralela empregando uma ampla classe de poderosos sistemas de computação que variam de simples (por ex., 1 CPU + 8 GPUs) até supercomputadores com multicores, multi GPU e multi Nós.

Considerando as diferenças básicas entre as arquiteturas de CPU e GPU, analise os itens a seguir.

I. As arquiteturas a GPU e a CPU diferem de modo significativo pois foram desenvolvidas e otimizadas para dois tipos significativamente diferentes de aplicações, tendo baixa similaridade na quantidade relativa de área da pastilha (número de transistores) dedicada à cache, à lógica de controle e à lógica de processamento.
II. As GPUs podem esconder a latência da memória ao administrar a execução de mais threads do que os cores processadores disponíveis, além de simplesmente serem capazes de executar os mesmos threads de código em grandes quantidades de dados.
III. O conhecimento das nuances de várias memórias de uma GPU são importantes no desenvolvimento da programação paralela, em especial quanto aos tempos de acesso relativos, as limitações de acessibilidade e a quantidade de MMU (Memory Management Unit).

Está correto o que se afirma em