Alternativa B
Análise Detalhada
Para responder corretamente a esta questão sobre organização de computadores, precisamos entender os fundamentos das arquiteturas superescalares e como elas lidam com o paralelismo.
Avaliação da Asserção I
A asserção I é verdadeira.
- Conceito: Arquiteturas superescalares buscam aumentar a taxa de execução de instruções (IPC - Instructions Per Cycle).
- Limitação: Para isso funcionar, as instruções devem ser executadas simultaneamente. No entanto, se existir uma dependência de dados (por exemplo, a Instrução 2 precisa do resultado calculado pela Instrução 1), a Instrução 2 deve aguardar.
- Conclusão: Essas dependências criam "gargalos" que impedem o uso pleno das unidades de processamento, limitando efetivamente o ganho de desempenho esperado.
Avaliação da Asserção II
A asserção II é verdadeira.
- Definição: O termo "superescalar" refere-se à capacidade de emitir múltiplas instruções por ciclo de relógio.
- Requisito Hardware: Para executar instruções em paralelo, o processador precisa de múltiplas unidades funcionais (como várias ALUs ou unidades de ponto flutuante).
- Independência: Essas unidades devem operar de forma independente para que cada uma processe uma instrução diferente ao mesmo tempo.
Relação de Justificativa (PORQUE)
A relação entre as duas asserções estabelece uma lógica de causa e efeito:
- Por que o desempenho é limitado? Porque a arquitetura tenta usar múltiplas unidades ao mesmo tempo.
- Como isso funciona? A execução depende da existência dessas múltiplas unidades operando paralelamente (Asserção II).
- O elo: Se as instruções não forem independentes (violando o requisito da Asserção II), as unidades ficam ociosas ou forçadas a serializar a execução, gerando a limitação descrita na Asserção I. Portanto, a necessidade de unidades independentes (II) é a razão pela qual as dependências de dados se tornam um fator limitante (I).
Conclusão
Ambas as proposições estão corretas e a segunda justifica a primeira, pois define o mecanismo técnico que torna as dependências de dados um problema crítico para o desempenho.
Alternativa B