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Questão de Arquitetura de Computadores — Hardware — FGV 2024

Arquitetura de ComputadoresHardware
Código
fg098570
Banca
FGV
Órgão
TJ-MS
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Web Designer
O analista Lucas está projetando um novo sistema computacional para uma aplicação de alta performance que requer um processamento de dados robusto e eficiente. Ao selecionar os componentes e definir a arquitetura do sistema, Lucas precisa considerar tanto aspectos de hardware quanto de software para garantir que o sistema atenda às exigências da aplicação.Com base nos requisitos de desempenho e eficiência, a configuração do sistema computacional escolhido por Lucas é a que possui:
  1. Aum processador de única thread com alta frequência de clock para maximizar a velocidade de processamento de tarefas sequenciais;
  2. Buma arquitetura de memória não volátil expressa (NVMe) para armazenamento, visando a acelerar as operações de leitura e escrita;
  3. Cum sistema operacional de código fonte fechado, por sua notória eficiência e otimização em máquinas de alta performance;
  4. Duma GPU (Unidade de Processamento Gráfico) otimizada para cálculos de ponto flutuante, essencial para aplicações de processamento de dados e análises complexas;
  5. Euma rede de interconexão de baixa latência e alta largura de banda para facilitar a comunicação entre múltiplos processadores e dispositivos de armazenamento.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — uma GPU (Unidade de Processamento Gráfico) otimizada para cálculos de ponto flutuante, essencial para aplicações de processamento de dados e análises complexas;

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”.

Seleção de componentes para sistema de alta performance

Gabarito: letra D. A GPU (Unidade de Processamento Gráfico) é otimizada para cálculos de ponto flutuante e oferece paralelismo massivo, sendo essencial para aplicações de processamento de dados e análises complexas. As demais alternativas, embora relevantes em outros contextos, não atendem diretamente ao requisito de processamento computacional intensivo.

A questão aborda a escolha de componentes para um sistema de alta performance com foco em processamento robusto de dados. O principal gargalo em tais aplicações é a capacidade de realizar muitas operações aritméticas em paralelo. As GPUs modernas possuem milhares de núcleos especializados nessa tarefa, enquanto CPUs de alta frequência (alternativa A) são mais adequadas para cargas sequenciais. NVMe (alternativa B) melhora a velocidade de armazenamento, mas não substitui o poder de processamento. O sistema operacional (alternativa C) não é determinante para o desempenho bruto; muitos sistemas de alta performance usam código aberto (Linux). A rede de interconexão (alternativa E) é crucial em ambientes multicomputadores, mas a questão foca em um único sistema.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Um processador single-thread com alta frequência maximiza tarefas sequenciais, mas aplicações de análise de dados complexas geralmente se beneficiam de paralelismo. A FGV troca o conceito: velocidade de clock não é sinônimo de alto desempenho em cargas paralelizáveis.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Armazenamento NVMe acelera leitura/escrita, mas não processa dados. É um componente periférico, não o núcleo de processamento exigido para a aplicação descrita.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Afirmar que sistema operacional de código fechado é mais eficiente é uma generalização indevida. A eficiência depende da implementação, não do modelo de licenciamento. Muitos supercomputadores usam Linux (código aberto).

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

GPUs são projetadas para processamento paralelo massivo e operações de ponto flutuante, sendo ideais para aprendizado de máquina, simulações científicas e análises complexas. A descrição encaixa perfeitamente.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Redes de interconexão de baixa latência são vitais em clusters, mas o enunciado menciona um único sistema. Mesmo que houvesse múltiplos processadores, a GPU ainda seria o componente mais diretamente ligado ao processamento de dados.

NÃO CAIA NESSA!

A banca tenta confundir o candidato com componentes igualmente importantes (armazenamento rápido, rede, CPU de alta frequência), mas que não são o coração do processamento de dados complexo. Lembre-se: para cargas paralelas com muitos cálculos, a GPU é a peça-chave.

Gabarito: letra D — GPU otimizada para ponto flutuante e processamento paralelo.

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