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Questão FC406251

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

Processador

FGV · 2024

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

  1. I, II e III.
  2. I, apenas.
  3. I e II, apenas.
  4. II e III, apenas.
  5. I e III, apenas.
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Gabarito

Certo

Comentário do professor

A afirmativa I está correta: CPU e GPU têm arquiteturas otimizadas para objetivos distintos — a CPU privilegia baixa latência por meio de grande área dedicada a cache e lógica de controle complexa; a GPU prioriza vazão, alocando mais transistores para unidades de processamento paralelas e estruturas de contexto (registros/shared memory), com menor ênfase em caches e controle sofisticado.

A afirmativa II também é correta: GPUs usam hardware multithreading (ex.: warps/blocks) e o modelo SIMT para manter milhares de threads prontas, de modo que a execução de muito mais threads que os núcleos físicos permite esconder latência de memória e processar massivamente os mesmos kernels sobre volumes grandes de dados.

Esses pontos explicam por que GPUs são preferidas em tarefas de aprendizagem profunda e HPC, onde paralelismo de dados e tolerância à latência predominam.

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