Gabarito disponível
A respeito dos fundamentos de GPU para ambientes de alto desempenho e das aplicações práticas da CUDA, julgue os itens 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.
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.
Resolução comentada
Em CUDA, deve-se usar a memória compartilhada, pois a global é mais lenta.
A memória compartilhada fica no chip, com baixa latência e alta largura de banda, e é recomendada para reduzir acessos à memória global. A memória global tem latência bem maior, então a estratégia descrita no item é o oposto da recomendada.
Análise das alternativas
A) Certo: inverte as características das memórias. B) Errado (correta): a recomendação é aproveitar a memória compartilhada.
Referência: CUDA C Programming/Best Practices Guide (NVIDIA).
Resolução comentada do VaiConcursos.