No contexto de arquiteturas paralelas, o paralelismo em nív...

Alternativa Correta: A

Vamos entender por que a alternativa A está correta e as demais não se aplicam ao conceito de Paralelismo em Nível de Tarefas (Task-Level Parallelism, TLP).

No contexto de arquiteturas paralelas, o TLP refere-se à capacidade de dividir um programa em tarefas que podem ser executadas simultaneamente. Isso é particularmente eficaz quando essas tarefas são independentes, o que significa que elas podem ser processadas em paralelo sem depender umas das outras. A alternativa A capta perfeitamente essa essência ao mencionar tarefas que operam de modo independente e paralelo.

Agora, observemos por que as outras alternativas estão incorretas:

Alternativa B: Esta alternativa descreve um conceito mais associado ao paralelismo em nível de dados, onde uma única instrução é aplicada a vários dados simultaneamente, muitas vezes utilizando arquiteturas vetoriais ou GPUs. Isso é diferente de TLP, que se foca em tarefas independentes.

Alternativa C: Semelhante à alternativa B, esta também se refere ao paralelismo em nível de dados. Trata-se de processar muitos itens de dados ao mesmo tempo, em vez de tarefas distintas.

Alternativa D: Menciona o uso de pipelining, que é uma técnica de paralelismo em nível de instrução. Pipelining é utilizado para melhorar o throughput de uma única tarefa, mas não para dividir tarefas independentes como no TLP.

Alternativa E: Relaciona-se ao conceito de paralelismo SIMD (Single Instruction, Multiple Data), onde uma única instrução é executada por múltiplos processadores em diferentes fluxos de dados. Mais uma vez, isso não está alinhado com o TLP, que se preocupa com tarefas independentes.

Espero que essa explicação tenha ajudado a clarear o conceito de Paralelismo em Nível de Tarefas e a análise das alternativas. Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!

GABARITO A

Paralelismo de tarefa é a forma mais simples de programação paralela, onde as aplicações estão divididas em tarefas exclusivas que são independentes umas das outras e podem ser executadas em processadores diferentes.

FONTE: http://www.inf.ufsc.br/~bosco.sobral/ensino/ine5645/Paralelismo%20de%20Dados_Paralelismo%20de%20Tarefas.pdf

Complementando ...

Paralelismo em nivel de dados (Data level parallelism - DLP): Surge porque existem muitos itens de dados que podem ser operados ao mesmo tempo.

Paralelismo em nivel de tarefas (Task-level parallelism - TLP): Surge porque são criadas tarefas que podem operar de modo independente e principalmente em paralelo.

A) Correta

B) SIMD exploram o paralelismo em nivel de dados.

C) paralelismo em nivel de dados

D) Paralelismo a nivel de instruções exploram também o paralelismo em nivel de dados

E) SIMD exploram o paralelismo em nivel de dados.

Fonte: Arquitetura de Computadores, Patterson