Arquitetura de Computadores · FGV · 2024 | Questão sqc-fg085290

Arquitetura de ComputadoresProcessamento Paralelo

Código: fg085290
Banca: FGV
Órgão: INPE
Ano: 2024
Nível: Superior

Cargo: Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing)

CUDA é uma arquitetura de computação paralela desenvolvida pela NVIDIA. Nesse contexto, assinale a opção que apresenta uma característica importante da programação com CUDA.

ACUDA é uma linguagem de programação de alto nível que simplifica o desenvolvimento de software para GPUs, mas não oferece suporte para paralelismo.
BA programação com CUDA requer o uso exclusivo de CPUs devido à sua arquitetura específica.
CA programação com CUDA envolve a escrita de kernels, que são funções executadas em paralelo por múltiplos threads em uma GPU.
DCUDA é uma linguagem proprietária desenvolvida apenas pela AMD para suas GPUs.
EA programação com CUDA é restrita a aplicativos de processamento de texto e imagem e não pode ser utilizada para cálculos científicos ou de alto desempenho.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — A programação com CUDA envolve a escrita de kernels, que são funções executadas em paralelo por múltiplos threads em uma GPU.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

Gabarito: letra C. CUDA é uma plataforma de computação paralela da NVIDIA que permite escrever kernels — funções executadas em paralelo por múltiplos threads na GPU. A alternativa C descreve exatamente essa característica central.

A banca testa o conhecimento básico sobre o modelo de programação CUDA. As demais alternativas contêm erros conceituais grosseiros.

CUDA (NVIDIA): Modelo heterogêneo (Host (CPU), Device (GPU)); Kernel (Função executada em paralelo, Múltiplos threads na GPU); Aplicações (Simulações científicas, Deep learning, Processamento de sinais, Processamento de imagem); Extensão de linguagens (C/C++)

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que CUDA não oferece suporte para paralelismo. A finalidade principal do CUDA é justamente explorar o paralelismo massivo das GPUs. Além disso, CUDA não é uma linguagem de alto nível, mas uma extensão de linguagens como C/C++.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Diz que a programação CUDA requer uso exclusivo de CPUs. Na verdade, o modelo é heterogêneo: o código é executado na CPU (host) e os kernels são lançados na GPU (device).

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Correta: a programação CUDA envolve a escrita de kernels, que são funções que rodam em paralelo em múltiplos threads na GPU. Esse é o conceito fundamental do CUDA.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Atribui o CUDA à AMD. CUDA é uma tecnologia proprietária da NVIDIA. A concorrente da AMD utiliza a plataforma ROCm/HIP.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Afirma que CUDA é restrita a processamento de texto e imagem. Na realidade, CUDA é amplamente usado em simulações científicas, aprendizado profundo (deep learning), processamento de sinais, entre outros.

Gabarito: letra C

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