A classificação de Flynn é uma maneira de categorizar as arquiteturas de processadores de computador de acordo com a quantidade de instruções que podem ser executadas simultaneamente e a quantidade de dados que podem ser manipulados simultaneamente. A classificação de Flynn foi proposta por Michael J. Flynn em 1966 e é baseada em quatro tipos de arquiteturas de computador:
- SISD (Single Instruction Single Data): Nesse tipo de arquitetura, cada instrução é executada em um único dado de entrada. Esta é a arquitetura de processador mais simples, encontrada em computadores convencionais.
- SIMD (Single Instruction Multiple Data): Nesse tipo de arquitetura, uma única instrução é executada em vários dados de entrada simultaneamente. Essa arquitetura é comum em processadores gráficos (GPUs) e também é usada em computação paralela.
- MISD (Multiple Instruction Single Data): Nesse tipo de arquitetura, vários conjuntos de instruções são executados em um único dado de entrada. Essa arquitetura é usada em sistemas que requerem alta segurança e redundância, como sistemas de controle de avião e satélite.
- MIMD (Multiple Instruction Multiple Data): Nesse tipo de arquitetura, vários conjuntos de instruções são executados em vários dados de entrada simultaneamente. Essa arquitetura é comum em computação paralela, cluster e sistemas distribuídos.
A classificação de Flynn, proposta originalmente em 1966, foi atualizada em 1972 para levar em consideração o conceito de pipeline de instrução, que permite que vários estágios de processamento sejam executados simultaneamente. No entanto, mesmo com essa atualização, a classificação de Flynn ainda é limitada em sua aplicabilidade nos dias de hoje. Identifique e descreva quais os problemas apresentados por essa classificação nos dias de hoje.

REFERÊNCIA
FLYNN, Michael J. Some computer organizations and their effectiveness. IEEE transactions on computers, v. 100, n. 9, p. 948-960, 1972.
Nome dos Alunos Aluno1: Matheus Henryque Martins RA:a2531860
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
A taxonomia de Flynn organiza as arquiteturas de processadores com base em quantos fluxos de instruções e dados estão presentes:SISD (Single Instruction, Single Data):• Existe somente um fluxo de instrução trabalhando em um único fluxo de dados.• Exemplo: Processadores sequenciais comuns, por exemplo, Intel 8086 ou CPUs simples de núcleo único.SIMD (Single Instruction, Multiple Data):• Um único fluxo de instrução é executado ao mesmo tempo em diversos fluxos de dados.• Exemplo: GPUs (como CUDA da NVIDIA), instruções vetoriais (SSE/AVX da Intel).MISD (Multiple Instruction, Single Data):• Diversos fluxos de instrução operam sobre o mesmo fluxo de dados simultaneamente.• Exemplo: Incomum; utilizado em sistemas tolerantes a falhas, como pipelines redundantes no controle de voo.MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data):• Diversos fluxos de instrução processam diversos fluxos de dados simultaneamente.• Exemplo: Sistemas com múltiplos processadores (multi-core), clusters, servidores com várias CPUs executando tarefas separadas.
2 – Quais os problemas desta classificação?
• Análise superficial: Flynn deixa de lado aspectos cruciais, como o padrão de conexão, a capacidade de expansão e a harmonia entre os processadores.• Modelo datado: Surgiu nos anos 70 e não reflete as arquiteturas atuais, como os processadores com vários núcleos e SIMD integrado.• MISD com aplicação limitada: Não espelha arquiteturas reais com uso disseminado.• Classificações imprecisas: Muitos sistemas de hoje misturam características (ex: MIMD com SIMD), algo que a classificação não captura bem.• Ignora paralelismo em threads ou instruções: Não cobre os níveis de paralelismo relevantes explorados hoje em dia.
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Aluno: Ruan José Freitas RA:2504120
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
Classificação utilizada para organizar arquiteturas de computadores paralelos, fundamentada na quantidade de fluxos de instruções e fluxos de dados que operam ao mesmo tempo. Foi criada por Michael J. Flynn em 1966. As quatro principais categorias incluem:
SISD (Uma Instrução, Um Dado):
Um único fluxo de instrução atua sobre um único fluxo de dados.
Refere-se à arquitetura convencional de computadores sequenciais (uniprocessadores).
Exemplo: Um computador pessoal antigo com um núcleo de CPU.
SIMD (Uma Instrução, Múltiplos Dados):
Uma única instrução é aplicada simultaneamente em vários fluxos de dados.
É comum em processadores vetoriais e unidades de processamento gráfico, sendo adequada para tarefas com paralelismo de dados.
Exemplo: Uma GPU manipulando pixels de uma imagem, ou um processador vetorial executando a mesma função em vários elementos de um vetor.
MISD (Múltiplas Instruções, Um Dado):
Vários fluxos de instrução atuam sobre um único fluxo de dados.
Essa categoria é menos frequente e há poucos exemplos práticos.
Exemplo teórico: Vários processadores examinando o mesmo fluxo de dados de sensores, embora implementações puras de MISD sejam incomuns.
MIMD (Múltiplas Instruções, Múltiplos Dados):
Vários fluxos de instrução operam sobre múltiplos fluxos de dados ao mesmo tempo.
É a arquitetura mais adaptável e prevalente em sistemas paralelos contemporâneos, como processadores multi-core, clusters e supercomputadores.
Exemplo: Um computador com vários núcleos de CPU executando programas diferentes ou partes distintas de um único programa de forma simultânea; um cluster de computadores atuando de forma paralela.
2 – Quais os problemas desta classificação?
A Classificação de Flynn organiza arquiteturas de computadores paralelos em quatro tipos (SISD, SIMD, MISD, MIMD) com base no número de fluxos de instrução e dados.
Problemas dessa classificação:
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Aluno: Ruan José Freitas RA:2504120
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
Classificação utilizada para organizar arquiteturas de computadores paralelos, fundamentada na quantidade de fluxos de instruções e fluxos de dados que operam ao mesmo tempo. Foi criada por Michael J. Flynn em 1966. As quatro principais categorias incluem:
SISD (Uma Instrução, Um Dado):
Um único fluxo de instrução atua sobre um único fluxo de dados.
Refere-se à arquitetura convencional de computadores sequenciais (uniprocessadores).
Exemplo: Um computador pessoal antigo com um núcleo de CPU.
SIMD (Uma Instrução, Múltiplos Dados):
Uma única instrução é aplicada simultaneamente em vários fluxos de dados.
É comum em processadores vetoriais e unidades de processamento gráfico, sendo adequada para tarefas com paralelismo de dados.
Exemplo: Uma GPU manipulando pixels de uma imagem, ou um processador vetorial executando a mesma função em vários elementos de um vetor.
MISD (Múltiplas Instruções, Um Dado):
Vários fluxos de instrução atuam sobre um único fluxo de dados.
Essa categoria é menos frequente e há poucos exemplos práticos.
Exemplo teórico: Vários processadores examinando o mesmo fluxo de dados de sensores, embora implementações puras de MISD sejam incomuns.
MIMD (Múltiplas Instruções, Múltiplos Dados):
Vários fluxos de instrução operam sobre múltiplos fluxos de dados ao mesmo tempo.
É a arquitetura mais adaptável e prevalente em sistemas paralelos contemporâneos, como processadores multi-core, clusters e supercomputadores.
Exemplo: Um computador com vários núcleos de CPU executando programas diferentes ou partes distintas de um único programa de forma simultânea; um cluster de computadores atuando de forma paralela.
2 – Quais os problemas desta classificação?
A Classificação de Flynn organiza arquiteturas de computadores paralelos em quatro tipos (SISD, SIMD, MISD, MIMD) com base no número de fluxos de instrução e dados.
Problemas dessa classificação:
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
2 – Quais os problemas desta classificação?
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SISD (Single Instruction Stream, Single Data Stream)
Um computador tradicional de processador único, onde há um único fluxo de instruções e um único fluxo de dados.
Máquina de exemplo: Um PC comum que roda um único programa de cada vez.
SIMD (Single Instruction Stream, Multiple Data Streams)
Processadores de vídeo ou GPUs que aplicam uma única instrução a múltiplos conjuntos de dados simultaneamente.
Máquina de exemplo: Processador gráfico (GPU) em jogos ou processamento de imagens.
MISD (Multiple Instruction Streams, Single Data Stream)
Sistemas raros onde várias instruções operam sobre o mesmo fluxo de dados, geralmente usados em aplicações especializadas ou redundâncias.
Máquina de exemplo: Sistemas de alta confiabilidade, como servidores de controle de voo, onde múltiplas instruções verificam a mesma entrada para validação.
MIMD (Multiple Instruction Streams, Multiple Data Streams)
Sistemas de multiprocessadores ou clusters de computadores onde múltiplos processadores executam diferentes instruções em diferentes dados.
Máquina de exemplo: Máquinas de alto desempenho, clusters de servidores ou computadores multicore.
2. – Quais os problemas desta classificação?
SISD:
SIMD:
MISD:
MIMD:
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Aluna: Isabela Lopes Penha
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
SISD: Um único processador executando uma sequência de instruções sobre um único dado. Exemplo: Computadores tradicionais.
SIMD: Vários dados processados simultaneamente sob uma única instrução. Exemplo: GPUs.
MISD: Várias instruções atuando sobre o mesmo dado. Exemplo: Pouco usado na prática, mas pode ser aplicado em sistemas de tolerância a falhas.
MIMD: Vários processadores executando diferentes instruções sobre diferentes dados. Exemplo: Clusters ou multiprocessadores como servidores.
2 – Quais os problemas desta classificação?
Ela é muito teórica e simplificada, não refletindo bem as arquiteturas modernas que combinam múltiplas formas de paralelismo. Além disso, nem todas as categorias são comuns ou úteis na prática, como o MISD.
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Aluno: Juan Garrido Angieuski
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
SISD (Single Instruction, Single Data): Nesse tipo de máquina, uma única unidade de controle executa uma única instrução sobre um único dado por vez. É o modelo tradicional de computador sequencial, como os processadores mais antigos (ex: Intel 8086) ou microcontroladores simples (como o ESP32 operando com apenas um núcleo). Tudo é feito passo a passo, sem paralelismo.
SIMD (Single Instruction, Multiple Data): Nessa arquitetura, uma única instrução é aplicada simultaneamente a vários dados. É comum em operações com vetores e matrizes, muito utilizadas em gráficos, inteligência artificial e processamento de imagem. Exemplos incluem as GPUs modernas (como as da NVIDIA com CUDA) e extensões vetoriais em CPUs (como SSE ou AVX da Intel).
MISD (Multiple Instruction, Single Data): Aqui, várias instruções diferentes são aplicadas ao mesmo dado. Essa arquitetura é bastante rara e, na prática, quase não é usada. Um exemplo teórico seria um sistema de controle crítico com múltiplos processadores analisando o mesmo dado de diferentes formas para garantir confiabilidade, como em sistemas aeroespaciais altamente tolerantes a falhas.
MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data): Essa é uma das arquiteturas mais comuns atualmente. Múltiplos processadores executam instruções diferentes sobre diferentes conjuntos de dados ao mesmo tempo. É a base dos sistemas multiprocessados, como computadores com processadores multicore (ex: Intel i9, AMD Ryzen), servidores em nuvem, clusters de computação e supercomputadores.
2 – Quais os problemas desta classificação?
Um dos principais problemas é que ela é muito genérica. Por exemplo, ela coloca uma GPU e uma CPU com extensões vetoriais na mesma categoria SIMD, mesmo que suas arquiteturas e formas de processamento sejam bem diferentes.
Outro ponto é que essa classificação não considera como os processadores se comunicam entre si. Isso faz diferença em sistemas modernos, onde a comunicação pode ser feita por memória compartilhada, mensagens, barramentos dedicados, entre outros. Flynn ignora isso completamente.
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Aluno: Gabriela Yolanda Talavera Roa
Atividade 10 – Classificação de Flynn e Arquiteturas Paralelas
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação:
A Classificação de Flynn categoriza os sistemas computacionais de acordo com o número de fluxos de instrução e de dados. Os principais tipos são:
SISD (Single Instruction, Single Data):Arquitetura tradicional de processadores de núcleo único, como o Intel 8086. Um único processador executa uma única instrução em um único fluxo de dados.
SIMD (Single Instruction, Multiple Data):Uma única instrução é aplicada simultaneamente a múltiplos dados. Exemplo: GPUs e processadores vetoriais, como o Cray-1, usados em processamento gráfico e científico.
MISD (Multiple Instruction, Single Data):Raro na prática. Diversas instruções são aplicadas a um único fluxo de dados. Exemplo teórico: sistemas de controle com redundância para tolerância a falhas, como sistemas embarcados críticos.
MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data):Processadores múltiplos executam diferentes instruções sobre diferentes dados de forma independente. Exemplo: computadores multicore, clusters e supercomputadores.
2 – Quais os problemas desta classificação:
Apesar de útil para fins didáticos, a classificação de Flynn apresenta algumas limitações:
É muito genérica e não considera aspectos importantes como sincronização, comunicação entre processadores ou a estrutura de memória compartilhada/distribuída.
Arquiteturas modernas (como CPUs com hyper-threading ou sistemas com GPU+CPU) muitas vezes não se encaixam claramente nas categorias.
Não reflete o paralelismo interno dos processadores atuais, como pipelines e execução fora de ordem.
Não aborda ambientes distribuídos ou heterogêneos, como computação em nuvem ou sistemas embarcados avançados.
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Aluno: luis felipe rubim
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data): Essa é a arquitetura mais utilizada nos dias atuais. Nela, diversos processadores ou núcleos trabalham simultaneamente, cada um executando suas próprias instruções sobre diferentes conjuntos de dados. Podemos ver esse tipo de arquitetura em processadores multicore, como Intel i9 e AMD Ryzen, além de servidores, supercomputadores e sistemas de computação em nuvem.
MISD (Multiple Instruction, Single Data): Uma arquitetura extremamente rara e praticamente sem aplicação no mundo real. Ela consiste em executar múltiplas instruções diferentes sobre um mesmo dado, de forma simultânea. Um exemplo teórico desse tipo seria em sistemas críticos, como os aeroespaciais, que precisam de altíssima confiabilidade, onde vários processadores processam o mesmo dado de formas diferentes para evitar falhas.
SIMD (Single Instruction, Multiple Data): Aqui, uma única instrução é aplicada a vários dados ao mesmo tempo. É bastante eficiente em tarefas que exigem cálculos em larga escala, como manipulação de gráficos, inteligência artificial e processamento de imagens. Exemplos dessa arquitetura são as GPUs atuais, como as da NVIDIA com CUDA, e também as instruções vetoriais presentes em CPUs modernas, como AVX e SSE da Intel.
SISD (Single Instruction, Single Data): Arquitetura sequencial, na qual a máquina executa uma única instrução sobre um único dado por vez, de forma linear, sem paralelismo. Esse modelo está presente em processadores antigos, como o Intel 8086, e também em microcontroladores simples operando com apenas um núcleo, como o ESP32 configurado para trabalhar dessa forma.
2 – Quais os problemas desta classificação?
Essa classificação apresenta como problema principal o fato de ser bastante ampla e pouco detalhada. Por exemplo, ela agrupa na mesma categoria SIMD tanto as GPUs quanto as CPUs que possuem instruções vetoriais, mesmo que essas duas tecnologias sejam bem diferentes em funcionamento interno e capacidade de processamento.
Outro ponto de limitação é que ela desconsidera totalmente a forma como os processadores se comunicam entre si. Nos sistemas modernos, essa comunicação pode ocorrer por meio de memória compartilhada, barramentos dedicados ou troca de mensagens. Flynn não aborda essas questões, que são fundamentais para entender o desempenho e a arquitetura real dos sistemas computacionais atuais.
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Aluna: Maria Luiza Dorta RA: 1393596
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
2 – Quais os problemas desta classificação?
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Aluno1: Rafael Henrique Alves Mendes
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
A Classificação de Flynn categoriza arquiteturas de computadores conforme o número de fluxos de instruções e de dados. Os quatro tipos são:
Computadores sequenciais tradicionais. Exemplo: Processadores antigos como o Intel 8086, ou um microcontrolador simples.
Executa a mesma instrução em vários dados simultaneamente. Exemplo: GPUs (como as da NVIDIA e AMD), processadores vetoriais (ex: Cray).
Vários fluxos de instrução processando o mesmo dado. É raro em aplicações práticas, mas usado em sistemas de redundância para segurança, como em aviões (ex: sistemas embarcados críticos).
Arquiteturas paralelas onde múltiplos processadores executam instruções diferentes em dados diferentes. Exemplo: Processadores multi-core modernos (como Intel i9, AMD Ryzen) e supercomputadores.
2 – Quais os problemas desta classificação?
A classificação é muito ampla e não cobre detalhes importantes como hierarquias de memória, comunicação entre processadores ou modelos de consistência.
Algumas arquiteturas modernas combinam características de mais de uma categoria (por exemplo, GPUs modernas podem ser vistas como SIMD/MIMD híbridas).
A classificação é antiga (década de 1970) e não contempla plenamente arquiteturas mais recentes como computação quântica, sistemas heterogêneos (CPU + GPU), ou arquiteturas baseadas em nuvem.
Não considera como os dados são trocados entre as unidades de processamento, o que é crítico em sistemas distribuídos ou paralelos modernos.
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Aluno: anselmo Santos de Oliveira RA: 2717840
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
SISD (Single Instruction, Single Data – Instrução Única, Dado Único):Máquinas que processam uma única instrução por vez, operando sobre um único fluxo de dados. São comuns em sistemas simples e de baixo consumo energético.Exemplos: Calculadoras básicas, relógios digitais, computadores antigos (como os baseados em processadores Intel 8086) e microcontroladores em dispositivos eletrônicos (como controles remotos).
SIMD (Single Instruction, Multiple Data – Instrução Única, Múltiplos Dados):Arquiteturas que executam a mesma operação simultaneamente sobre vários dados, sendo eficientes para processamento paralelo de grandes volumes de informação.Exemplos:
GPUs (Unidades de Processamento Gráfico), usadas em placas de vídeo para renderização acelerada.
Processadores de sinal digital (DSPs), aplicados em áudio, vídeo e telecomunicações.
Supercomputadores, que usam vetorização para cálculos científicos (como simulações climáticas).
MISD (Multiple Instructions, Single Data – Múltiplas Instruções, Dado Único):Modelo raro, no qual múltiplos processadores aplicam operações diferentes sobre o mesmo dado. Sua principal aplicação é em sistemas que exigem alta confiabilidade.Exemplo: Sistemas de redundância em satélites, onde diferentes processadores verificam os mesmos dados para detectar falhas.
MIMD (Multiple Instructions, Multiple Data – Múltiplas Instruções, Múltiplos Dados):Arquitetura paralela em que vários processadores executam tarefas independentes sobre dados distintos, sendo flexível para computação distribuída.Exemplos:
Clusters de servidores, usados em data centers para processamento distribuído.
Sistemas multi-core (como CPUs modernas com vários núcleos).
Aplicações em tempo real (controle de tráfego aéreo, modelagem financeira).
2 – Quais os problemas desta classificação?
SISD:Baixo paralelismo: Executa uma tarefa por vez, limitando desempenho.Dificuldade com tarefas complexas: Ineficiente para gráficos 3D ou big data.Escalabilidade reduzida: Não aproveita múltiplos núcleos ou GPUs.SIMD:Restrição a operações vetoriais: Ineficaz para tarefas com dados irregulares.Complexidade de programação: Exige técnicas avançadas de paralelismo.Precisão limitada: Problemas em cálculos que exigem diferentes precisões.MISD:Aplicação restrita: Pouco utilizada devido à complexidade e custo.Redundância custosa: Exige hardware adicional para tolerância a falhas.MIMD:
Overhead de comunicação: Troca de dados entre processadores pode ser lenta.
Sincronização complexa: Coordenar tarefas paralelas é desafiador.
Gerenciamento de memória: Conflitos no acesso à memória compartilhada.
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
A taxonomia de Flynn organiza as arquiteturas de processadores com base na quantidade de fluxos de instrução e de dados que operam simultaneamente:
Possui um único fluxo de instrução atuando sobre um único fluxo de dados.
Exemplo: Processadores sequenciais tradicionais, como o Intel 8086 ou CPUs simples de núcleo único.
Um único fluxo de instrução é executado simultaneamente sobre vários fluxos de dados.
Exemplo: GPUs (como as que utilizam CUDA da NVIDIA) e instruções vetoriais como SSE e AVX da Intel.
Múltiplos fluxos de instrução operam ao mesmo tempo sobre o mesmo fluxo de dados.
Exemplo: É raro, mas aparece em sistemas tolerantes a falhas, como pipelines redundantes em sistemas de controle de voo.
Vários fluxos de instrução processam múltiplos fluxos de dados simultaneamente.
Exemplo: Sistemas com múltiplos processadores (multi-core), clusters e servidores com diversas CPUs executando diferentes tarefas.
2 – Quais os problemas desta classificação?
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Otávio Gustavo da Silva Ra:2102471
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
2 – Quais os problemas desta classificação?
Problemas dessa classificação:
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
A classificação de Flynn categoriza as arquiteturas de computadores com base no fluxo de instruções e dados.
processadores vetoriais e processadores matriciais. O material também aponta que
GPUs (Graphic Processor Units) exploram este tipo de paralelismo.
2 – Quais os problemas desta classificação?
A classificação de Flynn é uma taxonomia simples, mas a evolução da arquitetura de computadores revelou algumas de suas limitações.
Um dos principais problemas é que a classificação é muito rígida e não consegue capturar a complexidade de arquiteturas híbridas e multicore modernas. Muitos processadores atuais, como CPUs x86 da Intel e AMD, internamente usam um design que se assemelha a um CISC-RISC híbrido, convertendo instruções complexas em microinstruções mais simples para execução. Isso significa que a distinção clara entre SISD (uniprocessador) e outras categorias se torna turva, já que mesmo um único processador pode ter um alto grau de paralelismo interno em nível de instrução (Instruction-Level Parallelism – ILP).
Além disso, a categoria MISD (Multiple Instruction Streams, Single Data Stream) é raramente en contrada em sistemas comerciais e, por vezes, é considerada uma categoria teórica. Embora existam algumas aplicações específicas, como sistemas de controle de voo onde múltiplos processadores executam o mesmo conjunto de dados para redundância e tolerância a falhas, ela não é uma arquitetura de uso geral como as outras categorias.
Por fim, a classificação de Flynn não aborda a granularidade do paralelismo. Um sistema pode ser classificado como MIMD, mas essa categoria engloba desde sistemas com poucos processadores até supercomputadores com milhares de nós. A taxonomia não diferencia entre um multiprocessador simétrico (fortemente acoplado, com memória compartilhada) e um cluster (fracamente acoplado, com memória distribuída), embora o material indique que ambos se enquadram em MIMD e possuem características e desafios muito distintos, como a latência de comunicação e o problema de coerência de cache. Portanto, a classificação de Flynn serve como uma base teórica, mas não é suficiente para descrever as nuances das arquiteturas de computação de alto desempenho de hoje.
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Aluno: Gustavo Rocha Barreto
RA: 2312573
1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
R:
2 – Quais os problemas desta classificação?
R:
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Prof. André Luiz Przybysz Arquitetura de Computadores Classificação de Flynn e Arquiteturas Paralelas Nome dos Alunos Aluno1: Douglas Silva Monteiro
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?Classificação de Flynn e exemplos
Executa uma instrução por vez em um único dado.
Exemplo: computadores tradicionais de um só processador (Intel 8086, Pentium antigo).
Uma mesma instrução atua simultaneamente sobre vários dados.
Exemplo: GPUs modernas (NVIDIA, AMD), processadores vetoriais (Cray-1).
Múltiplas instruções atuam sobre o mesmo dado. É raro, usado em sistemas de redundância.
Exemplo: sistemas de controle de voo com tolerância a falhas (NASA).
Vários processadores executam instruções diferentes em dados diferentes.
Exemplo: CPUs multicore, servidores, clusters e supercomputadores.
2 – Quais os problemas desta classificação?
É muito genérica e simplificada
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ATIVIDADE 13 – CLASSES DE COMPUTADORES – ES11
NICOLAS LUCATELI MARIA
Atualize os dados da tabela anterior, demonstrando o que você entende pela classificação dos computadores atualmente, exemplifique cada uma das classificações.
Dispositivo pessoal móvel (PMD) :
– preço do sistema: $2500 – $4100
– preço do microprocessador: $136 – $400
– Exemplo: Notebook para trabalho pessoal, ou seja, Notebook Lenovo Ideapad 1i Intel Core i5-1235U 8GB 512GB SSD 15.6″ W11, seria um exemplo.
Desktop:
– preço do sistema: $2600 – mais de $10.000
– preço do microprocessador: $500 – mais de $1500
– Exemplo: Um computador high-end para jogos, com processadores intel core i5, placas de vídeo da nvidia GTX, DDR5, com o intuito de performance em jogos eletrônicos.
Servidor:
– preço do sistema: $4300 – mais de $80.000 (cada um)
– preço do microprocessador: $5.200 – $8.900
– Exemplo: Servidor Rack PowerEdge R770, da empresa Dell, para máximo desempenho para lidar com cargas de trabalho altas dos data centers, com grande exigência, promovendo eficiência ideal no consumo de energia.
Cluster/Computador de armazenamento em escala:
– preço do sistema: mais de $450.000
– preço do microprocessador: mais de $90.000
Exemplo: All Flash Storage do PowerStore 500T, para acelerar as cargas de trabalho de bloco, arquivos e vVols, minimizando esforço manual, eficiência no consumo de energia, backup multicloud.
Embarcados:
– preço do sistema: $5.600 – $13.500
– preço do microprocessador: $30 – $90
Exemplo: tBOX320-852-FL2.26G-DC-G PC Fanless Intel Core 2 Duo SP9300 2.26GHz 4 COM 4 USB Axiomtek, grande ajuda na eficiência energética, possui alta confiabilidade e tempo de atividade, design compacto e economia de espaço
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NOME: Michel Rodrigues Ferreira
TURMA: ES11
– Dispositivo pessoal móvel (PMD):
– Desktop:
– Servidor:
– Clusters / Armazenamento em escala:
– Embarcados:
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1 – Exemplifique o tipo de máquina existente em cada classificação?
SISD (Single Instruction, Single Data):
SIMD (Single Instruction, Multiple Data):
MISD (Multiple Instruction, Single Data):
MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data):
2 – Quais os problemas desta classificação?
A classificação de Flynn é considerada muito simplista e datada (surgiu na década de 1970), apresentando vários problemas para categorizar arquiteturas modernas:
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Aluno: Kauê Oliveira Albuquerque
Dispositivo pessoal móvel (PMD):
Preço do sistema: US$ 150 – 2.000
Preço do microprocessador: US$ 150 – 800
Características críticas de projeto: eficiência energética, desempenho de mídia, portabilidade, conectividade, integração de sensores, integração com IA.
Exemplos atuais: iPhone 16, Samsung S25, Ray-Ban Meta, Notebooks (Legion, IdeaPad, Predator, Tuf gaming, Rog strix, entre outros).
Desktop:
Preço do sistema: US$ 400 – 6.500
Preço do microprocessador: US$ 180 – 900
Características críticas de projeto: preço, desempenho gráfico, consumo de energia, resposta interativa, capacidade de upgrade (CPU, GPU, Socket).
Exemplo atual: PC High End (processador Intel: i9 14900k ou AMD: 9 9950x3d com uma placa de vídeo RTX 5090).
Servidor:
Preço do sistema: US$ 5.000 – 550.000
Preço do microprocessador: US$ 800 – 10.000
Características críticas de projeto: disponibilidade, throughput, confiabilidade, paralelismo, refrigeração avançada, virtualização, memória, eficiência energética.
Exemplo atual: Intel Xeon 4ª Gen.
Clusters:
Preço do sistema: US$ 500.000 – 200.000.000
Preço do microprocessador: US$ 1.000 – 1.000.000
Características críticas do projeto: paralelismo massivo, throughput, interconexão de altíssima velocidade, eficiência energética.
Exemplo atual: Clusters de IA (NVIDIA H100 e H200).
Embarcados:
Preço do sistema: US$ 10 – 1.000
Preço do microprocessador: US$ 1 – 300
Características críticas do projeto: preço, consumo de energia, tamanho, resposta em tempo real, desempenho específico da aplicação, conectividade local.
Exemplo atual: Raspberry Pi Pico.
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A classificação dos computadores evoluiu significativamente, mas a categorização por porte e aplicação (semelhante à tabela original) ainda é relevante. No entanto, os valores de custo, desempenho e as questões críticas mudaram drasticamente devido aos avanços tecnológicos, como a miniaturização, a computação em nuvem (Cloud Computing) e o aumento da eficiência energética.
TABELA:
Recurso
Dispositivo Pessoal Móvel (PMD)
Desktop / Notebook
Servidor
Cloud/Web-Scale Computing
Sistemas Embarcados/IoT
Preço do Sistema
$100 – $2.500
$500 – $10.000
$1.000 – $50.000
$100.000 – Bilhões (Custo Total da Infraestrutura)
$1 – $1.000
Preço do Microprocessador
$10 – $300
$50 – $1.500
$100 – $5.000
$10 – $1.000 (Otimização para custo/desempenho em massa)
$0,50 – $100
Questões Críticas de Projeto
Custo, Duração da Bateria, Resposta da Interface, Dissipação de Calor, Conectividade (5G/Wi-Fi)
Preço-Desempenho, Desempenho Gráfico (GPU), Capacidade de Expansão/Upgrade, Ergonomia
Confiabilidade, Escalabilidade, Throughput, Disponibilidade (Uptime), Virtualização, Segurança
Custo-Benefício em Escala, Throughput, Latência, Proporcionalidade de Energia, Manutenção e Gerenciamento de Dados
Preço, Consumo de Energia Mínimo, Desempenho Específico (Tempo Real), Segurança, Tamanho Físico
EXEMPLOS:1. Dispositivo Pessoal Móvel (PMD)
2. Desktop / Notebook
3. Servidor
4. Cloud/Web-Scale Computing
5. Sistemas Embarcados / IoT (Internet of Things)
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Aluno: Kevin de Camargo CardosoRA:28093541. Dispositivos pessoais móveis (PMD)
Hoje, quando falamos em dispositivos pessoais, estamos nos referindo principalmente a smartphones, tablets e até relógios inteligentes. Eles variam bastante de preço — desde aparelhos mais simples, por volta de 150 dólares, até modelos topo de linha que passam facilmente de 1.500 dólares. O que define essa categoria não é só a portabilidade, mas o fato de serem extremamente integrados: tudo está dentro de um único chip, que economiza energia, processa fotos, vídeos, jogos e até tarefas de IA diretamente no dispositivo. Exemplos comuns são celulares como a linha iPhone, Samsung Galaxy e tablets em geral.
2. Computadores Desktop ou PCs pessoais
Os desktops continuam sendo muito usados tanto para trabalho quanto para jogos. Seus preços variam bastante, indo desde PCs mais simples para uso diário até máquinas robustas para edição de vídeo ou games. O grande diferencial desse tipo de computador é a capacidade de expansão: podemos trocar memória, placa de vídeo, processador e praticamente qualquer peça.Hoje eles entregam muito desempenho por núcleo e se destacam em tarefas pesadas. Exemplos comuns incluem PCs gamer, computadores de escritório e até Macs usados para design e edição.
3. Servidores
Os servidores são os computadores “por trás dos bastidores” que fazem a internet funcionar. Eles são mais caros porque precisam ser extremamente confiáveis e funcionar 24 horas por dia.Os preços variam desde alguns milhares de dólares até valores altíssimos, dependendo de quantos processadores, quanta memória e quantas GPUs o servidor possui. Esses equipamentos são usados por empresas, bancos, provedores de serviços de nuvem e grandes centros de dados.
4. Clusters e computação de grande escala
Aqui entram os supercomputadores e os clusters enormes usados em universidades, empresas de tecnologia e centros de pesquisa. Em vez de ser um único computador, esse tipo de sistema é formado por centenas ou até milhares de máquinas conectadas, trabalhando juntas.Eles são usados para tarefas extremamente pesadas, como treinar modelos de inteligência artificial, fazer simulações científicas, previsões climáticas e assim por diante. O custo desses sistemas pode facilmente chegar a milhões de dólares, e eles usam interconexões muito rápidas e muitas GPUs de alta performance.
5. Sistemas embarcadosEssa categoria é a mais discreta, mas também a mais presente no nosso dia a dia. Sistemas embarcados estão em carros, drones, eletrodomésticos, máquinas industriais, sensores e até brinquedos. Eles variam muito de preço: alguns custam poucos dólares (como microcontroladores simples), enquanto outros sistemas automotivos ou médicos podem custar centenas ou milhares.O foco deles não é desempenho geral, mas sim realizar uma tarefa muito específica com total confiabilidade e baixo consumo de energia.
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