Questões de Concurso

A respeito de arquitetura de computadores e seus principais componentes, julgue os itens a seguir.

I Os sistemas de computação utilizam apenas um tipo de memória em suas arquiteturas.
II O processador comanda as ações efetuadas internamente, bem como emite os sinais de controle para os demais componentes do computador agirem e realizarem alguma tarefa.
III Dispositivos de entrada ou saída fazem, além da interligação, a conversão das linguagens do sistema para o meio exterior e vice-versa.

Assinale a opção correta.

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 

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?

Considerando os conceitos de Thomas H. Cormen (2002), analise a sentença abaixo:

Um grafo orientado G é um par (V,E), onde V é um conjunto finito e E é uma relação binária em V (1ª parte). Em um grafo não orientado G = (V,E), o conjunto de arestas E consiste em pares de vértices não ordenados, em lugar de pares ordenados (2ª parte). Um grafo orientado é fortemente conectado se nenhum dos vértices são acessíveis a partir de outro. Os componentes fortemente conectados de um grafo orientado são as classes de equivalência de vértices sob a relação "são mutuamente inacessíveis" (3ª parte).

Quais partes estão corretas?