Algoritmos concurrentes P2 S21

La categoría de computadoras adecuadas para la computación científica, en donde cada unidad de procesamiento puede procesar un conjunto de datos, es: Single instruction stream, multiple data streams. (SIMD). Multiple instruction streams, single data stream. (MISD). Una single instruction stream, single data stream. (SISD).

¿Cuál es la arquitectura en donde las computadoras tienen varios procesadores que funcionan de forma asíncrona e independiente, pudiendo los procesadores estar ejecutando diferentes instrucciones en diferentes datos en cualquier momento dado?. MIMD. SIMD. SISD. MISD.

¿Cuál es la arquitectura en la que los procesadores de una computadora ejecutan más tareas a la vez que el número de procesadores que tiene?. SIMT (Single instruction, multiple thread). SPMD (Single program multiple data). MIMD (Multiple instruction, multiple data). SIMD (Single instruction, multiple data).

¿Cuál es la arquitectura que se propuso en 1983 por Michel Auguin y François Larbey en la computadora paralela OPSILA y luego en 1984 por Frederic Darema en IBM para máquinas altamente paralelas como el RP3?. SPMD (Single program multiple data). SIMD (Single instruction, multiple data). SIMT (Single instruction, multiple thread). MIMD (Multiple instruction, multiple data).

¿Cuál es la arquitectura que se usó en 1966 en el ILLIAC IV que luego fue la base…vectoriales de principios de la década de 1970 como el CDC Star-100 y el Texas Instrument…vector de datos con una sola instrucción?. SIMD (Single instruction, multiple data). SPMD (Single program multiple data). SIMT (Single instruction, multiple thread). MIMD (Multiple instruction, multiple data).

¿Cuál es la categoría en la que cada unidad de procesamiento tiene instrucciones y flujos de datos diferentes capaces de cualquier tipo de aplicación?. Multiple instruction streams, multiple data streams. Multiple instruction streams, single data stream. (MISD). Single instruction stream, multiple data streams. (SIMD). Una single instruction stream, single data stream. (SISD).

¿Cuál es la categoría poco usada, debido a que no es útil en la mayoría de las aplicaciones? Un ejemplo deestrategia serían las computadoras de control de vuelo del transbordador espacial y las usadas en la navegación aérea,donde es necesario contar con sistemas redundantes de respaldo. Multiple instruction streams, single data stream. (MISD). Single instruction stream, multiple data streams. (SIMD). Una single instruction stream, single data stream. (SISD). Multiple instruction streams, multiple data streams.

Una maquina con un solo procesador que es capaz de ejecutar una sola instrucción, operando en un solo flujode datos en cada ciclo de reloj, es: Una single instruction stream, single data stream. (SISD). Single instruction stream, multiple data streams. (SIMD). Multiple instruction streams, single data stream. (MISD.

¿Cómo se llama a la arquitectura de sistemas distribuidos que intenta que siempre esté disponible?. High Availability Computing Cluster. High Performance Computing.

¿Cómo se llama la arquitectura distribuida en la que cada nodo resulta en la agregación de potencia de cálculo para resolver problemas complejos en ciencia, ingeniería o gestión?. High Availability Computing Cluster. High Performance Computing.

La descomposición de dominio se refiere a: Paralelizar el flujo de datos de entrada. Evaluar varias y continuar con la primera opción correcta. Dividir el problema en distintas fases (diferentes sub-cálculos), y estos a su vez pueden ser manejados con diferentes estrategias. Dividir en pequeños subdominios y asignar a cada procesador el subdominio que le corresponde. Dividir un bucle y procesar todo de forma independiente.

La descomposición de especulativa se refiere a: Paralelizar el flujo de datos de entrada. Evaluar varias y continuar con la primera opción correcta. Partir el problema en subproblemas pequeños independientes y luego combinarlos en un resultado final. Que el sistema posee un proceso principal que es el responsable de descomponer el problema entre sus procesos dependientes. Dividir un bucle y procesar todo de forma independiente.

La descomposición funcional se refiere a: Dividir el problema en distintas fases (diferentes sub-cálculos), y estos a su vez pueden ser manejados con diferentes estrategias. Evaluar varias y continuar con la primera opción correcta. Paralelizar el flujo de datos de entrada. Que el sistema posee un proceso principal que es el responsable de descomponer el problema entre sus procesos dependientes.

La descomposición geométrica se refiere a: Dividir en pequeños subdominios y asignar a cada procesador el subdominio que le corresponde. Dividir el problema en distintas fases (diferentes sub-cálculos), y estos a su vez pueden ser manejados con diferentes estrategias. Dividir un bucle y procesar todo de forma independiente. Partir el problema en subproblemas pequeños independientes y luego combinarlos en un resultado final.

La descomposición iterativa se refiera a: Dividir un bucle y procesar todo de forma independiente. Que el sistema posee un proceso principal que es el responsable de descomponer el problema entre sus procesos dependientes. Partir el problema en subproblemas pequeños independientes y luego combinarlos en un resultado final. Evaluar varias y continuar con la primera opción correcta.

La descomposición Maestro/Esclavo se refiere a: Que el sistema posee un proceso principal que es el responsable de descomponer el problema entre sus procesos dependientes. Partir el problema en subproblemas pequeños independientes y luego combinarlos en un resultado final. Dividir un bucle y procesar todo de forma independiente. Dividir el problema en distintas fases (diferentes sub-cálculos), y estos a su vez pueden ser manejados con diferentes estrategias.

La descomposición recursiva se refiere a: Partir el problema en subproblemas pequeños independientes y luego combinarlos en un resultado final. Dividir en pequeños subdominios y asignar a cada procesador el subdominio que le corresponde. Dividir un bucle y procesar todo de forma independiente. Dividir el problema en distintas fases (diferentes sub-cálculos), y estos a su vez pueden ser manejados con diferentes estrategias.

¿Cuál es la capa del modelo OSI encargada de la transferencia libre de errores de los datos entre emisor y receptor?. Capa de transporte. Capa de sesión. Capa de enlace de datos. Capa de red.

¿Cuál es la capa del modelo OSI que proporciona los mecanismos para controlar el dialogo entre las aplicaciones de los sistemas?. Capa de sesión. Capa de transporte. Capa de red. Capa de enlace de datos.

Un server Web (Como Apache o ISS), ¿a qué arquitectura…. Client / Server. Tightcoupling. Loosecoupling. Multitierarchitecture.

¿Cómo se llama la arquitectura de sistemas distribuidos en las que el hardware y software no solo están vinculados entre sí, sino que también dependen entre sí?. Tightcoupling. Client / Server. Peer to peer. Multitierarchitecture.

¿Qué arquitectura de aplicación distribuida es la que divide las tareas o cargas de trabajo con privilegios equipotentes entre los participantes?. Peer to peer. Tightcoupling. Client / Server. Loosecoupling.

Qué arquitectura de sistemas distribuidos es en el que cada uno de sus componentes tiene, o hace uso de, ¿poco o ningún conocimiento de las definiciones de otros componentes separados?. Loosecoupling. Multitierarchitecture. Peer to peer. Tightcoupling.

La arquitectura que desdobla cosas como presentación, lógica, datos y otros se llama. Multitierarchitecture. Loosecoupling. Peer to peer. Tightcoupling.

Cómo se llama la técnica en donde a pesar de haber un grupo, la co…mediante la transmisión de paquetes individuales a cada uno de los miembros de…. Unicast. Multicast.

¿Como se llama la técnica en la cual se crea una dirección especial de red donde todas las computadoras del sistema pueden escuchar los mensajes que recibe esa dirección?. Unicast. Multicast.

El patrón que especifica la descomposición de un problema en tareas independientes para ser procesadas en paralelo se llama: TaskParallelism. GeometricDescomposition. Divide & Conquer. EventBased.

El patrón que sirve para distribuciones de datos donde los datos están en estructuras de datos lineales (no recursivas) se llama: GeometricDescomposition. TaskParallelism. Divide &Conquer. EventBased.

El patrón que tiene como característica no tener una distribución lineal y utiliza como estrategia dividir ensubproblemas, y así sucesivamente, hasta llegar a un caso base se llama: GeometricDescomposition. Divide & Conquer. EventBased. TaskParallelism.

El patrón que es una clase de pipeline, pero irregular y en donde no hay una secuencia de etapas una detrás de otra conectadas de dos en dos se llama: Divide & Conquer. GeometricDescomposition. EventBased. TaskParallelism.

Completa el siguiente enunciado. Si necesitamos realizar, en el paralelismo de datos, varias instancias de las mismas tareas, en donde cada nodo ejecuta el código de forma independiente. Entonces, según la clasificación de Flynn, el modelo que debemos utilizar es: MIMD. MISD. SIMD. SISD.

Dos personas, al encontrarse en un pasillo angosto avanzando en sentidos opuestos, tratan de ser amables, por loque se mueven a un lado para dejar a la otra persona pasar, pero terminan moviéndose de lado a lado sin tener ningúnprogreso, pues ambos se mueven hacia el mismo lado, al mismo tiempo. ¿Cómo se llamaría esta situación en ciencias de la computación?. Livelock. Starvation. Race condition.

Se poseen 3 transacciones en cola de espera y todas ellas deben procesarse. El proceso de autorización de estastransacciones se ejecuta mediante varios pasos. Se pudieron realizar 2 transacciones, mientras que una de ellas quedóde manera indefinida en cola de espera. ¿Con qué problema de concurrencia nos estamos enfrentando?. Starvation. Race condition. Livelock.

Completa el siguiente enunciado. Si a un proceso o un hilo de ejecución se le deniega el recurso compartido, latarea a ejecutar no puede ser nunca finalizada. Estamos en la presencia de: Livelock. Race condition. Starvation.

“Dado el siguiente código, determina si existe alguna falencia. linea 1: Queue q =…..linea 2: while (q.Count>0); linea 3: { var c = q.Dequeue(); linea 4: //Algún método en un hilo diferente accidentalmente vuelve a poner c en lacola dos veces dentro del mismo tiempo, linea 5: q.Enqueue(c); línea 6: q.Enqueue(c); línea 7:…..}”. Se produce Starvation. Se produce Livelock. Se produce Race condition.

Si dos procesos trabajan sobre un mismo recurso compartido; y cada uno le otorga prioridad…recursiva y sintener ningún progreso en su ejecución, estamos en la presencia de un problema de concurrencia…¿…problema?. Race condition. Livelock. Starvation.

Como tester, has realizado, mediante software y sobre un sistema de ventas online, múltiplessolicitudes…simultánea. Realizaste 100 solicitudes simultáneas y todas retirarán 10.000 productos (la cantidad trotaldel stock…) el programa, puedes ver que 9 solicitudes retiraron 10.000 productos. Esto quiere decir que retiraste90.000 productos de un stock de solo 10.000. Si refrescamos el sitio, veremos en el historial que se “vendieron”10.000productos…ocasiones, a pesar de no tener el suficiente stock para hacerlo. ¿Qué ocurrió?. Se produjo un Race Condition. Se produjo un Livelock. Se produjo un Starvation.

Si se pretenden procesar en paralelo más de una secuencia de datos con una única secuencia de instrucciones, ¿Quémodelo de la taxonomía de Flynn sería el indicado?. SIMD. SISD. MISD. MIMD.

Con una segmentación de 5 etapas, ¿Cuántas instrucciones podemos ejecutar en paralelo?. 2. 3. 4. 5.

Como las máquinas tipo MIMD, las del tipo multiprocesadores son denominadas también máquinas basadas en paso de mensajes. V. F.

Los procesadores Very Long Instruction Word (VLIW), que tienen como objetivo el paralelismo a nivel de instrucción, precisan del compilador para explotar adecuadamente este paralelismo: V. F.

El starvation es cualquier situación en la que un proceso concurrente no puede obtener todos los recursos que necesita para realizar el trabajo. V. F.

Una situación de interbloqueo o deadlock se presenta cuando en un programa dos o más procesos concurrentes se esperan uno a otro. F. V.

En el Multithreading de grano fino, se puede ejecutar más de una instrucción de un thread en ciclos consecutivos. Habitualmente un thread continúa la ejecución de instrucciones hasta que se produce un bloqueo causado por un salto, un conflicto de datos, etc. F. V.

La ley de Gustafson coincide con la ley de Amdahl al considerar que la cantidad total de trabajo que se hará en paralelo varía linealmente con el número de procesadores. F. V.

El patrón pipeline (tubería) es un tipo de patrón para distribución de datos donde las estructuras de datos son estructuras de datos recursivas, como, por ejemplo, grafos, arboles, etcétera. V. F.

Cuando hacemos referencia a una máquina SISD, nos referimos a ejecutar una única secuencia de instrucciones sobre una secuencia de datos, tratados de uno en uno. V. F.

Los procesadores VLIW no tienen soporte hardware para detectar paralelismo entre las instrucciones en tiempo de ejecución, por lo que no dependen de la compilación realizada. V. F.

Si hablamos de escalabilidad en programación paralela, en términos generales, nos referimos a si físicamente a un sistema se le pueden poner más módulos(más memorias, más procesadores,….). F. V.

Los principios de la programación paralela constan de 2 objetivos principales. Estos son mejorar el rendimiento de la aplicación y aumentar la productividad en el momento de programar. V. F.

Tienes un procesador superescalar y necesitas resolver la dependencia de verdad entre 2 instrucciones que se ejecutan en paralelo, por lo que, antes de le ejecución, debes realizar una segmentación por etapas con un compilador que sea consiente del hardware para que pueda mejorar el rendimiento reordenando las instrucciones. F. V.

El speedup global esta limitado por la fracción del programa que se puede mejorar: F. V.

Se da una situación de livelock cuando un thread A esta trabajando para un thread B que a su vez esta trabajando para el thread A y asi sucesivamente . Es una especie de…. V. F.

De que patrón se distribución paralela estamos hablando si decimos que este patrón es para distribuciones de datos en los que los datos a tratar son vectores u… recursivos?. Patron geometric descomposition. Patron TaskParallel. Patron EventBased. Patron Divide&Conquer.

De que patrón de distribución paralela estamos hablando si decimos que este patrón es consecuencia de una solución recursiva secuencial a un determinado problema?. Patrón divide & conquer. Patron geometric descomposition. Patrón taskparallel.

Según la …. De flynn .Que modelo puede verse como una extensión de SIMD o bien una restricción del MIMD?. SPMD. SIMT. SISD. MISD.

Un objeto proporciona un método sincronizado que , a menudo , tarda mucho en retomar , si un subproceso invoca este método con frecuencia , se bloquearan otros subprocesos que también necesitan acceso sincronizado frecuente al mismo objeto . Que problema es el que deberemos solucionar?. Starvation. Race condition. Livelock.

Los procesadores en orden son aquellos procesadores que reordenan la ejecución de las instrucciones con tal de evitar dependencias. V. F.

Las maquinas paralelas con procesadores vectoriales . En que categoría o clasificación según Flynn se encuadran?. SIMD. SISD. MISD. MIMD.

En la compartición de datos de memoria compartida , al hacer una exclusión mutua , nos podemos encontrar que hemos provocado . Que problema de concurrencia?. Deadlock. Livelock. Race condition.

“Dos clientes de un banco realizan, cada uno, una operación en cajeros diferentes al mismo tiempo y a la misma cuenta. El usuario A quiere hacer un depósito. El B un retiro……El error pudo ser al revés, de manera que quede el saldo final…. ¿Que se debería corregir en el sistema informático de los cajeros automáticos para que no ocurra esta inconsistencia”?. Race condition. Starvation. Livelock.

Buscas determinar la estrategia de paralelización según algún patrón, porque necesitas que se procesen por etapas cada uno de los datos. Estás etapas se encuentran bien definidas y conectadas unas con otras…de los posibles errores que se tengan que propagares decir, la distribución se da por flujo de datos. Debes determinar que patrón será el mejor y que mas se adapte a tal situación. ¿Qué respondes?. Patrón pipeline. Patrón taskparallelism. Patrón eventbased.

“Dado el siguiente código, determina si existe alguna falencia para ejecutar la línea 4: línea 1: var p =new…ejecutar línea 5::}}”. Se produce un interbloqueo. Se produce starvation. Se produce livelock.