Quanto à segurança em computação em nuvem, relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando os pacotes do AWS Bibliotecas do Common Runtime às suas respectivas definições.

Coluna 1

1. awslabs/aws-c-io

2. awslabs/s2n

3. awslabs/aws-c-matt

4. awslabs/aws-c-cal

Coluna 2

( ) Pacote de soquetes (TCP, UDP), DNS, canais, circuitos de eventos, canais, SSL/TLS.

( ) Pacote de implementação C99 dos protocolos TLS/SSL, projetados para serem pequenos e rápidos, com a segurança como prioridade.

( ) Pacote de protocolo de mensagens leve e padrão para a Internet das Coisas - IoT.

( ) Pacote de tipos criptográficos primitivos, hashes (,, SHA256 HMAC) MD5 SHA256, signatários, AES.

A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

No ambiente Windows, a instalação e o uso do cuDNN com Python é um processo complexo que exige a compilação manual do cuDNN a partir do código-fonte e a modificação direta de bibliotecas Python de baixo nível, pois os frameworks de deep learning, como TensorFlow e PyTorch, não possuem integração nativa com o cuDNN no ambiente Windows, tornando-o inviável para desenvolvedores comuns.

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.

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.

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.

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.

Em arquiteturas de alto desempenho, a programação utilizando OpenMP ocorre por meio de diretivas de compilação (pragmas).

A diretiva #pragma omp critical tem como finalidade

Considere o circuito a seguir, com entradas A, B, C e D, e saída Z, composto por 3 portas lógicas do tipo XOR:

Assinale a alternativa que apresenta, respectivamente, valores para as entradas A, B, C e D que resultem na saída Z=0.

Os números A e B a seguir estão representados, respectivamente, nas bases binária (b) e hexadecimal (h).

A = 01110001b

B = 9Bh

Os valores de A e B, na base decimal, são, respectivamente,

Assinale a alternativa correta acerca das configurações RAID (Redundant Array of Independent Disks), frequentemente utilizadas para garantir desempenho e tolerância a falhas em sistemas de armazenamento.