Question

Dentre as possíveis métricas de análise de desempenho para programas paralelos estão a análise do tempo de execução do algoritmo, a análise do consumo de memória do algoritmo durante sua execução e cálculos como o speedup (que é a divisão do tempo de execução do algoritmo sequencial pelo tempo de execução do algoritmo paralelo) e a eficiência que é o valor do speedup dividido pelo número de processadores utilizados na execução. Estas métricas, entretanto, possuem diversos críticos que classificam algumas delas como incorretas dependendo da forma como são consideradas. Por exemplo, alguns autores não acreditam que o speedup seja uma boa métrica por considerar apenas o tempo de execução do algoritmo, assim como o consumo de memória é controverso no sentido de qual a quantidade de memória a ser considerada: a memória total de execução, apenas a parte compartilhada, a soma de todo o compartilhamento ou apenas o momento em que a maior quantidade de memória foi utilizada.

de ROSE, C.A.F., NAVAUX, P.O. Arquiteturas Paralelas. Sagra Kuzatto, Porto Alegre. 152p. 2003.



Considerando as possíveis métricas para analise de desempenho, julgue as afirmativas a seguir:



I - O tempo de execução deve ser sempre considerado uma boa métrica, independente de como é feita sua medição

II - A soma das memórias utilizadas no programa é a maneira mais justa de se obter o consumo real de memória de um algoritmo

III - O speedup, apesar de não ser uma métrica completa, apresenta um resultado que pode guiar o desenvolvimento do algoritmo paralelo

IV - A escalabilidade de um algoritmo paralelo está relacionada à sua eficiência

É correto o que se afirma em

Escolha uma:
a.
III e IV, apenas.

b.
II, III e IV, apenas.

c.
II e III, apenas.

d.
I e III, apenas.

e.
I, II e III, apenas.

Answer 1

Resposta:

Corrigido pelo AVA: III e IV, apenas

Explicação: