Questão de Arquitetura de Computadores — Arquiteturas — FGV 2024
Arquitetura de Computadores›Arquiteturas
Código
fg085305
Banca
FGV
Órgão
INPE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Júnior I - Ambiente de Supercomputação e HPC (High-Performance Computing)
Na computação de alto desempenho, a aplicabilidade influencia diretamente no tipo de arquitetura a ser utilizada.Nesse contexto, assinale a opção que descreve corretamente um aspecto da arquitetura vetorial de computadores.
ANa arquitetura vetorial, cada instrução é executada em uma única unidade de processamento, limitando assim o paralelismo de dados.
BOs computadores com arquitetura vetorial são projetados exclusivamente para lidar com operações aritméticas simples, como adição e subtração.
CEm computadores com arquitetura vetorial, as instruções são projetadas para operar em múltiplos elementos de um vetor simultaneamente, permitindo um alto grau de paralelismo de dados.
DOs computadores com arquitetura vetorial geralmente têm um conjunto limitado de instruções e não oferecem suporte a operações complexas.
ENa arquitetura vetorial, os vetores de dados são organizados de forma dinâmica, permitindo que o processador ajuste automaticamente o tamanho do vetor conforme necessário.
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GabaritoC — Em computadores com arquitetura vetorial, as instruções são projetadas para operar em múltiplos elementos de um vetor simultaneamente, permitindo um alto grau de paralelismo de dados.
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Arquitetura Vetorial de Computadores
Gabarito: letra C. A arquitetura vetorial é baseada no princípio SIMD (Single Instruction, Multiple Data), onde uma única instrução opera sobre múltiplos elementos de um vetor simultaneamente, proporcionando alto paralelismo de dados. Essa é a característica central que a alternativa C descreve corretamente.
A banca testa o conhecimento fundamental sobre o funcionamento de processadores vetoriais, muito usados em computação de alto desempenho para tarefas como processamento gráfico e simulações científicas. A chave é entender que o paralelismo de dados é a marca registrada dessa arquitetura, ao contrário do que sugerem alguns distratores.
Aspecto
Arquitetura Vetorial (Correta)
Arquitetura Escalar (Incorreta)
Arquitetura SIMD (Incorreta)
Paralelismo de dados
Alto grau, operando em múltiplos elementos simultaneamente
Baixo grau, cada instrução opera em um único dado
Alto grau, mas não é o foco da descrição
Tipo de instrução
Instruções projetadas para operar em vetores
Instruções operam em dados escalares
Instruções operam em múltiplos dados, mas não necessariamente vetoriais
Unidade de processamento
Múltiplas unidades ou pipelines acionados por uma única instrução
Uma única unidade de processamento por instrução
Múltiplas unidades, mas com controle mais flexível
Operações suportadas
Complexas (multiplicação, divisão, ponto flutuante, lógicas)
Simples e complexas, mas sem paralelismo vetorial
Complexas, mas com foco em paralelismo de dados
Exemplo de aplicação
Processamento gráfico, simulações científicas, multiplicação de matrizes
Processamento sequencial geral
Processamento multimídia, criptografia
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que cada instrução é executada em uma única unidade de processamento, limitando o paralelismo. Isso descreve uma arquitetura escalar, não vetorial. Na arquitetura vetorial, uma instrução aciona várias unidades de processamento (ou pipelines) em paralelo para processar diferentes elementos do vetor. O erro é de inversão: o que limita o paralelismo é o oposto do que a arquitetura vetorial faz.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Diz que arquiteturas vetoriais são exclusivas para operações aritméticas simples como adição e subtração. Na verdade, processadores vetoriais suportam operações complexas, incluindo multiplicação, divisão, operações de ponto flutuante e até mesmo operações lógicas e de deslocamento sobre vetores. Exemplos incluem as instruções SSE/AVX em processadores x86 modernos.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Descreve com precisão o coração da arquitetura vetorial: instruções que operam em múltiplos elementos de um vetor simultaneamente, permitindo alto paralelismo de dados. Esse é exatamente o conceito de SIMD (Single Instruction Multiple Data), onde uma única instrução controla a execução paralela em vários dados. É a base para ganhos de desempenho em aplicações como multiplicação de matrizes e processamento de sinais.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Afirma que o conjunto de instruções é limitado e sem suporte a operações complexas. Na realidade, arquiteturas vetoriais costumam ter conjuntos de instruções ricos e especializados para operações vetoriais, incluindo instruções para carga/armazenamento de vetores, operações aritméticas combinadas, permutações e reduções. O limitado seria o oposto: arquiteturas RISC têm conjunto reduzido, mas vetoriais não se encaixam nessa simplificação.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Sugere que os vetores são organizados dinamicamente e o processador ajusta automaticamente o tamanho. Na prática, o tamanho do vetor (número de elementos processados por instrução) é fixo no hardware, determinado pela largura dos registradores vetoriais (ex.: 128, 256, 512 bits). O programador ou compilador define os vetores, mas o processador não ajusta dinamicamente o tamanho com base nos dados — ele opera em blocos de tamanho fixo.
NÃO CAIA NESSA!
A alternativa A inverte o conceito: ela descreve uma arquitetura escalar (cada instrução em uma unidade) como se fosse vetorial, tentando confundir quem sabe que vetorial tem paralelismo. Lembre-se: vetorial = SIMD = uma instrução, múltiplos dados em paralelo.
PEGA ESSA DICA!
Para questões sobre arquiteturas de processadores, lembre da classificação de Flynn: SISD (escalar), SIMD (vetorial), MISD (raro) e MIMD (multiprocessadores). Associe vetorial a SIMD e ao processamento simultâneo de vários elementos.