Questão FC871693
A crescente complexidade das evidências digitais exige ferramentas capazes de processar grandes volumes de dados com rapidez e precisão. Nesse contexto, as GPUs (Graphics Processin
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FGV · 2026
A crescente complexidade das evidências digitais exige ferramentas capazes de processar grandes volumes de dados com rapidez e precisão. Nesse contexto, as GPUs (Graphics Processing Unit) tornaram-se essenciais na computação forense. Sua arquitetura paralela, aliada ao modelo de programação CUDA, permite distribuir o trabalho, reduzindo significativamente o tempo das análises periciais.
Sobre a organização interna das GPUs, baseadas na arquitetura NVIDIA Fermi, em especial seus multiprocessadores de streaming, é correto afirmar que
- apresenta scoreboards embutidos para exibir a latência de acesso à memória off-chip.
- define thread como código paralelo na forma de uma função a ser executada na GPU.
- possui um escalonador warp e porta de despacho.
- processa warps com agrupamento de 16 threads.
- utiliza memória distribuída SISD (Single Instruction, Single Data) e cache L2.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Na arquitetura Fermi, cada Streaming Multiprocessor (SM) contém um escalonador de warp responsável por selecionar, a cada ciclo, qual warp (conjunto de 32 threads) está pronto para emitir instruções.
O escalonador consulta o estado das threads e a scoreboard para evitar dependências, escolhendo warps que não estejam aguardando dados. Isso permite alternar rapidamente entre warps para ocultar latência.
A porta de despacho é o caminho que leva a instrução selecionada do escalonador para as unidades funcionais (inteira, ponto flutuante, SFU, load/store). Cada porta mapeia tipos de instrução a pipelines específicos.
Em Fermi há múltiplos escalonadores e portas, possibilitando emissão dual-issue: dois warps podem ser despachados simultaneamente para unidades distintas, aumentando a taxa de instrução por ciclo.
Esse conjunto escalonador + porta de despacho é crucial para o alto throughput das GPUs, reduzindo tempo em análises forenses que processam grande volume de dados.
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