Considerando a taxonomia criada por Michael Flynn para classificar arquiteturas de computação paralela, a categoria em que uma instrução é executada por múltiplos processadores usa

Gabarito

B

Comentário do professor

SIMD (Single Instruction, Multiple Data) descreve uma forma de paralelismo em que a mesma instrução é aplicada simultaneamente a vários elementos de dados por diferentes unidades de execução. Cada unidade processa um fluxo de dados distinto, permitindo operar em vetores ou arrays com alta eficiência.

Exemplo prático: para somar dois vetores, a operação \(c[i]=a[i]+b[i]\) é executada em paralelo sobre muitos índices ao mesmo tempo, reduzindo o tempo total em relação à execução sequencial.

Arquiteturas SIMD incluem vetores em CPUs, instruções vetoriais (SSE/AVX) e muitos núcleos de GPU. O ganho vem do aumento de throughput em tarefas com grande paralelismo de dados, porém exige que os dados sejam organizados de forma contígua e que controle divergente seja limitado.