Parallel Distributed Computing

📘 Computação Paralela e Distribuída (Edição 2026–2027)

Computação Paralela e Distribuída (Edição 2026–2027) é um recurso de estudo estruturado e prático, desenvolvido para estudantes de Ciência da Computação, Engenharia de Software, Tecnologia da Informação e áreas afins. Apresenta os conceitos fundamentais, arquiteturas, algoritmos, modelos de programação, princípios de desempenho e tópicos de pesquisa utilizados em computação paralela e distribuída.

O material fornece uma base sólida para a compreensão de como tarefas computacionais podem ser divididas, executadas concorrentemente e coordenadas entre múltiplos processadores, núcleos e sistemas distribuídos. É adequado para estudo acadêmico, aprendizagem conceitual, prática de programação, trabalhos, revisão rápida e preparação para exames.

🖥️ Unidade 1: Introdução à Computação Paralela e Distribuída

Esta unidade apresenta os conceitos fundamentais, características, objetivos e aplicações da computação paralela e distribuída, fornecendo uma base para a compreensão de sistemas modernos de computação de alto desempenho.

⚡ Unidade 2: Aceleração e Lei de Amdahl

Esta unidade foca na melhoria de desempenho em computação paralela, incluindo conceitos de aceleração e a Lei de Amdahl para a compreensão do potencial e das limitações da execução paralela.

🖥️ Unidade 3: Arquiteturas de Hardware para Computação Paralela e Distribuída

Esta unidade explora arquiteturas de hardware usadas em computação paralela e distribuída, com foco em como processadores, memória e recursos computacionais podem ser organizados para suportar a execução concorrente e distribuída.

💻 Unidade 4: Arquiteturas de Software para Computação Paralela e Distribuída

Esta unidade apresenta arquiteturas de software e abordagens de programação usadas para projetar, organizar, coordenar e executar aplicações paralelas e distribuídas.

🔀 Unidade 5: Algoritmos Paralelos

Esta unidade aborda algoritmos paralelos e os princípios envolvidos na divisão de problemas computacionais em tarefas que podem ser executadas concorrentemente para melhor desempenho e eficiência.

🧵 Unidade 6: Programação em Memória Compartilhada: Threads,

Pthreads, Locks e Semáforos

Esta unidade foca na programação em memória compartilhada e apresenta threads, Pthreads, locks e semáforos para gerenciar a execução concorrente, a sincronização e a comunicação entre processos.

🌐 Unidade 7: Programação em Memória Distribuída:

Passagem de Mensagens, MPI e PVM

Esta unidade aborda conceitos de programação em memória distribuída, passagem de mensagens, MPI e PVM, com ênfase na comunicação e coordenação entre processos em execução em ambientes de computação distribuída.

🔬 Unidade 8: Outros Sistemas de Programação Paralela e

Tópicos de Pesquisa

Esta unidade apresenta outros sistemas de programação paralela e tópicos de pesquisa, fornecendo uma visão geral de abordagens avançadas, tecnologias emergentes e direções atuais em computação paralela e distribuída.

🎯 Indicado para:

👨‍🎓 Estudantes de Ciência da Computação, Engenharia de Software e Tecnologia da Informação

💻 Alunos que estudam Computação Paralela e Computação Distribuída

🧑‍💻 Estudantes que aprendem algoritmos paralelos e sistemas de programação

📚 Estudantes universitários e de faculdades se preparando para exames

🔬 Alunos interessados ​​em programação concorrente, arquiteturas de sistemas e pesquisa em computação

O material fornece uma base sólida para a compreensão dos conceitos de computação paralela e distribuída e suas aplicações práticas. Ele pode auxiliar no aprendizado em sala de aula, estudo de programação, trabalhos acadêmicos, preparação de projetos, revisão rápida e preparação para exames.

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