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Nos estudos da computação paralela, atende-se a demandas nos campos matemático, científico e biomédico, além das demandas na computação e na engenharia, devido às características das aplicações nesses campos, que são altamente paralelizáveis.
Analise a definição a seguir:
Plataforma de software e hardware para computação paralela de alto desempenho que utiliza o poder de processamento dos núcleos das GPUs da NVIDIA.
Assinale a alternativa que nomeia, corretamente, o framework da computação paralela para a definição do trecho anterior.
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Alternativa C - CUDA.
A computação em GPU exige uma camada de software que permita ao programador enviar instruções e dados para o hardware gráfico. Existem diversos frameworks, mas cada um tem sua especificidade de fabricante ou padrão.
O enunciado define uma plataforma específica para os núcleos das GPUs da NVIDIA. Embora existam padrões abertos como OpenCL, a NVIDIA desenvolveu sua própria infraestrutura fechada para otimizar o uso de seu hardware.
Como a questão cita explicitamente a NVIDIA, o framework correspondente é o CUDA, que permite utilizar a linguagem C/C++ (e outras) para programar diretamente nos núcleos das placas de vídeo da marca.
Alternativa C.