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A computação de alto desempenho evoluiu rapidamente, incorporando diversos tipos de arquiteturas híbridas que combinam múltiplos núcleos, aceleradores e GPUs, além de clusters de computadores. Nesse novo cenário, dominar técnicas modernas de programação paralela tornou-se essencial.

Ao longo da obra, você vai aprender com os autores como explorar o modelo de tarefas, utilizar aceleradores com offloading e aproveitar toda a capacidade de arquiteturas híbridas usando OpenMP, OpenACC e MPI. Com exemplos e estudos de caso, o livro consolida o aprendizado de forma progressiva, preparando o leitor para enfrentar desafios reais e práticos em ambientes modernos de computação.

Saiba o que você vai aprender

Sumário

• 1 Arquiteturas paralelas
• 1.1 Introdução
• 1.2 Classificação de Flynn
• 1.3 Aceleradores
• 1.4 Exercícios

• 2 OpenMP tasks
• 2.1 Introdução
• 2.2 Tarefas
• 2.3 Diretiva task
• 2.4 Escopo das variáveis
• 2.5 Diretiva barrier
• 2.6 Diretiva taskwait
• 2.7 Diretiva taskgroup
• 2.8 Diretiva taskyield
• 2.9 Diretiva taskloop
• 2.10 Diretivas cancel e cancellation point
• 2.11 Diretiva target
• 2.12 Variáveis internas de controle
• 2.13 Estudos de caso
• 2.14 Exercícios

• 3 OpenMP para aceleradores
• 3.1 Introdução
• 3.2 Diretiva target
• 3.3 Diretiva target data
• 3.4 Diretivas target enter data, target exit data e target update
• 3.5 Diretiva teams
• 3.6 Diretiva distribute
• 3.7 Diretiva parallel for
• 3.8 Diretiva simd
• 3.9 Funções OpenMP para offloading
• 3.10 Estudos de caso
• 3.11 Exercícios

• 4 OpenACC
• 4.1 Introdução
• 4.2 Níveis de paralelismo do OpenACC
• 4.3 Movimentação de dados
• 4.4 Diretivas e cláusulas avançadas
• 4.5 Operações assíncronas
• 4.6 Programação multi-GPUs com OpenACC
• 4.7 Variáveis de ambiente
• 4.8 Estudos de caso
• 4.9 Exercícios

• 5 Programação Híbrida com MPI
• 5.1 Introdução
• 5.2 MPI + OpenMP threads
• 5.3 MPI + OpenMP offloading para GPU
• 5.4 Programação Híbrida com MPI + OpenACC
• 5.5 Exercícios

• Referências