Questões de Concurso

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir.

No desenvolvimento de aplicações com CUDA, uma das estratégias recomendadas para a otimização de desempenho é a minimização do uso da memória compartilhada do dispositivo, priorizando-se o acesso direto à memória global, já que esta possui maior largura de banda e menor latência.

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir.

Em uma GPU, o programador define diretamente no código quantos blocos de threads devem ser executados, enquanto o escalonador de blocos de threads, implementado em hardware, distribui esses blocos entre os processadores SIMD multithreaded.

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir.

Em CUDA, a execução paralela é estruturada em threads, que formam blocks, os quais, por sua vez, compõem grids, podendo diferentes blocks dentro de um mesmo grid compartilhar automaticamente sua memória local e seus registradores.

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir.

Técnicas como AWQ (activation-aware weight quantization) e GGUF (general unified format) comprometem a precisão e a viabilidade da execução local de grandes modelos de linguagem, sendo inadequadas para aplicações como chatbots offline, análise de texto em tempo real ou inferência embarcada, já que essas abordagens aumentam a latência e o consumo de memória, exigindo hardware com alta capacidade computacional.

A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue o item a seguir.

A utilização de GPU permite acelerar cargas de trabalho de alta complexidade, superando a capacidade de processamento de CPUs tradicionais para a execução de certas tarefas, como o treinamento de modelos de aprendizado profundo para a análise preditiva de sentenças.