Questão FC406296
Com a necessidade do aumento da capacidade de processamento dos computadores, muitos mecanismos para alcançar este objetivo foram desenvolvidos. Entre eles, podemos citar a paralel
Questões sem classificação de assunto (TI - Organização e Arquitetura dos Computadores)
FGV · 2024
Com a necessidade do aumento da capacidade de processamento dos computadores, muitos mecanismos para alcançar este objetivo foram desenvolvidos. Entre eles, podemos citar a paralelização através de aceleradores. Assinale a opção que descreve corretamente um aspecto da paralelização usando aceleradores.
- A paralelização usando aceleradores envolve exclusivamente a utilização de múltiplos núcleos de CPU em um único processador para aumentar o desempenho computacional.
- A aceleração é alcançada principalmente através da utilização de caches maiores nos aceleradores, reduzindo assim o tempo de acesso à memória principal.
- A paralelização usando aceleradores depende da utilização de unidades de processamento gráfico (GPUs) para executar tarefas computacionais de forma massivamente paralela.
- A paralelização usando aceleradores é menos eficaz do que a utilização de múltiplos processadores em paralelo, pois os aceleradores têm menor capacidade de processamento.
- A aceleração usando aceleradores é limitada pela dependência de instruções, tornando difícil a utilização eficiente de múltiplos núcleos de processamento.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A alternativa aponta que a paralelização com aceleradores usa GPUs para executar tarefas de forma massivamente paralela. GPUs têm centenas a milhares de núcleos leves que processam muitos threads simultaneamente, favorecendo padrões data-parallel (mesma operação sobre grandes vetores/matrizes).
O trabalho é geralmente offloaded da CPU para a GPU via kernels, usando APIs como CUDA ou OpenCL. A arquitetura prioriza throughput e largura de banda, tornando-a ideal para aprendizado de máquina, processamento de imagens e simulações numéricas.
É importante considerar o custo de transferência de dados entre CPU e GPU e a necessidade de adaptar algoritmos para evitar divergência de threads e acessos de memória não-coalescentes, garantindo que o ganho de paralelismo supere o overhead.
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