Quiz tentang Parallel Processing

Apa tujuan utama dari parallel processing dalam komputasi modern?

• Mengurangi konsumsi daya pada perangkat keras secara signifikan.

• Meningkatkan efisiensi melalui eksekusi instruksi secara simultan.

• Mengoptimalkan ukuran perangkat keras untuk aplikasi kecil.

• Membatasi akses pada unit pemrosesan dalam sistem tunggal.

• Menyederhanakan arsitektur perangkat keras yang kompleks.

Flynn's Taxonomy membagi sistem parallel processing menjadi berapa kategori utama?

• Satu kategori yang mencakup semua jenis arsitektur perangkat keras.

• Dua kategori yang berfokus pada instruksi dan data paralel.

• Empat kategori yang mencakup SISD, SIMD, MISD, dan MIMD.

• Lima kategori berdasarkan pendekatan tugas dan data.

• Tujuh kategori berdasarkan kombinasi tipe tugas dan komputasi.

Pada sistem SIMD, data diproses dengan cara apa?

• Beberapa instruksi dijalankan pada satu set data tunggal setiap saat.

• Satu instruksi dijalankan pada beberapa set data yang sama waktu bersamaan.

• Semua data dipecah ke dalam beberapa instruksi berbeda untuk efisiensi.

• Semua data dan instruksi diproses secara simultan di setiap inti CPU.

• Setiap inti memproses data secara mandiri dengan instruksi independen.

Apa yang dimaksud dengan instruction-level parallelism (ILP)?

• Pemrosesan data besar secara simultan menggunakan banyak prosesor.

• Menjalankan beberapa instruksi berbeda secara bersamaan di pipeline.

• Pemrosesan tugas yang sama oleh berbagai inti dalam waktu bersamaan.

• Penggabungan banyak instruksi tunggal ke dalam satu inti CPU modern.

• Pemrosesan instruksi tunggal menggunakan berbagai unit tambahan.

Mana dari berikut ini merupakan contoh teknik parallel processing?

• Pipelining, superscalar execution, dan vector processing.

• Redundansi perangkat keras dan pengurangan penggunaan memori.

• Pencatatan instruksi tunggal dalam register besar CPU.

• Penyimpanan data sementara dalam arsitektur monolitik klasik.

• Memori tunggal yang digunakan oleh banyak prosesor secara bersamaan.

Mengapa multithreading digunakan dalam parallel processing?

• Untuk meningkatkan konsumsi energi dalam sistem berbasis perangkat keras.

• Untuk membagi tugas besar menjadi thread kecil untuk eksekusi paralel.

• Untuk memaksimalkan kecepatan tunggal pada satu unit CPU tradisional.

• Untuk mengurangi overhead pada perangkat dengan prosesor tunggal.

• Untuk menghindari konflik sinkronisasi dalam setiap proses yang ada.

Apa kelemahan utama dari parallel processing yang disebutkan oleh Amdahl's Law?

• Overhead sinkronisasi antar unit pemrosesan menjadi lebih tinggi.

• Bagian tugas yang tidak dapat diparalelisasi membatasi percepatan.

• Konflik antara prosesor dalam memproses data menjadi tidak efisien.

• Kemungkinan terjadinya deadlock meningkat dalam lingkungan komputasi.

• Pemrosesan data paralel tidak dapat mengurangi konsumsi energi.

Apa perbedaan utama antara SIMD dan MIMD?

• SIMD hanya mendukung instruksi tunggal untuk data kecil, sementara MIMD tidak.

• SIMD memproses data serupa dengan satu instruksi, sedangkan MIMD memproses berbagai data dengan banyak instruksi.

• SIMD memerlukan prosesor tunggal, sedangkan MIMD memerlukan banyak inti CPU.

• SIMD memiliki efisiensi rendah dibandingkan dengan pendekatan MIMD modern.

• SIMD mengutamakan throughput data, sedangkan MIMD hanya mengurangi latensi.

Mana dari berikut ini adalah tantangan parallel processing?

• Overhead komunikasi, load balancing, dan race conditions.

• Pengurangan kapasitas memori pada sistem dengan arsitektur lama.

• Kecepatan pemrosesan tunggal yang lebih lambat pada prosesor modern.

• Konflik memori yang tidak diatasi oleh desain perangkat keras.

• Peningkatan latensi pada semua jenis aplikasi berbasis cloud.

Apa manfaat utama dari penggunaan GPU dalam parallel processing?

• GPU memiliki kemampuan untuk menyimpan data besar tanpa pembagian.

• GPU dirancang untuk tugas dengan data paralel besar seperti pembelajaran mesin.

• GPU mampu memproses berbagai jenis data serial dengan kecepatan tinggi.

• GPU hanya cocok untuk aplikasi yang memerlukan efisiensi daya maksimum.

• GPU berfungsi sebagai alternatif pengganti CPU dalam sistem tunggal.