Considere o trecho de código C a seguir, instrumentado e compilado com com recursos das extensões OpenMP, e assinale a alternativa INCORRETA:

double dotProd(double *a, int *b, long int N) {
    long int i;
    double dot = 0.0;

    #pragma omp parallel for simd reduction(+:dot)
    for(i = 0; i < N; i++)
        dot += a[i] * b[i];

    return dot;
}

Na programação com aceleradores, usando CUDA, por exemplo, é comum que se utilize um modelo SIMT, em que os núcleos de processamento do acelerador sejam usados para executar o mesmo código sobre partes distintas dos dados. Considerando o trecho de código a seguir, que é parte de uma soma de vetores, indique a alternativa CORRETA:

#define N (1<<20)
...

__global__
void add(int n, float *x, float *y) {
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;

    for (int i = index; i < n; i += stride)
        y[i] = x[i] + y[i];
}
...
main() {

. . .

    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (N + blockSize - 1) / blockSize;

    add <<< numBlocks, blockSize >>> (N, x, y);
    ...
}

Considere o trecho de código C para multiplicação de 2 matrizes apresentado a seguir, instrumentado com diretivas OpenMP, e assinale a alternativa INCORRETA:

...
int i, j, k;
...
1   // #pragma omp parallel for private(j,k)
2   for (i=0; i<N; i++)
3       // #pragma omp parallel for private(k)
4       for (j=0; j<N; j++) {
5           soma = 0;
6           // #pragma omp parallel for reduction(+:soma)
7           for (k=0; k<N; k++)
8               soma += A[i][k] * B[k][j];
9           C[i][j] = soma;
10      }

A respeito das operações de comunicação coletiva, como MPI_Scatter e MPI_Gather, apresentadas a seguir, indique a alternativa INCORRETA:

int MPI_Scatter(const void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm)

int MPI_Gather(const void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm)

Considere o uso de diretivas OpenMP em um loop paralelizado. Qual das seguintes diretivas é mais apropriada para garantir que uma seção crítica de código, que atualiza uma variável compartilhada, seja executada por apenas um thread de cada vez, sem comprometer o paralelismo do restante do loop?

Considere o loop (em linguagem C):

for (int i = 1; i < n; ++i) {
  A[i] = A[i] + A[i-1];
}

Que tipo de dependência existe que impede paralelização direta por iteração?

Qual afirmação melhor descreve false sharing?

Em OpenMP, ao usar #pragma omp parallel for reduction(+:sum) sobre um loop, qual das afirmações é verdadeira sobre sum durante a execução paralela?

Sobre o gerenciamento ágil de projetos baseado em Scrum, foram feitas as seguintes afirmações:

I. O Scrum Master deve remover impedimentos que atrapalham o time de desenvolvimento.

II. Cabe ao Product Owner priorizar os requisitos, de acordo com as necessidades dos clientes, assumindo assim um papel de gestor de projeto, gerindo pessoas.

III. O Product Backlog é o análogo estático de uma lista de requisitos de projetos tal como na abordagem waterfall.

O item que contém somente alternativas corretas é:

Qual alternativa descreve melhor um componente de software reutilizável?