Direcione sua carreira para a pesquisa computacional mais avançada graças a este Programa avançado da TECH”

Na computação paralela, é fundamental que o cientista da computação domine a otimização dos diferentes códigos utilizados, a fim de maximizar o desempenho do ambiente para o qual ele está programando. Esta habilidade requer não apenas conhecimento de como medir o desempenho de um algoritmo ou programa, mas também um entendimento de como se comunicam e coordenam diferentes sistemas de computador. 

Portanto, este Programa avançado inicia estabelecendo as bases da comunicação orientada a mensagens, fluxos, multidifusão e outros tipos de comunicação em computação paralela. Em seguida, os métodos mais sofisticados de análise e programação de algoritmos paralelos serão abordados, finalizando com uma revisão completa de benchmarking e diferentes questões a serem levadas em conta com relação ao desempenho paralelo. 

Tudo isso em um formato prático 100% online, que não exige que o aluno assista às aulas presencialmente ou que cumpra um horário determinado. Todo o conteúdo está disponível para download na aula virtual e pode ser estudado através do tablet, computador ou smartphone de sua escolha. Uma vantagem decisiva para conciliar este Programa avançado com as mais exigentes responsabilidades pessoais ou profissionais. 

Conheça os modelos de programação e desempenho computacional mais avançados sob a orientação de especialistas na área” 

Este Programa avançado de Computação Paralela Avançada conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Arquiteturas Paralelas em Computação 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Você terá à sua disposição um grande volume de recursos didáticos e interativos que lhe ajudarão a contextualizar todo o conhecimento ministrado” 

O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio. 

O seu conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

Este programa se fundamenta na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do programa. Para isso, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área. 

Você escolhe quando, onde e como estudar a carga horária completa do programa, distribuindo o material de estudo de acordo com as suas necessidades”

Alcance o objetivo de carreira que você merece com o apoio incansável de uma equipe docente que conhece o mercado de trabalho e sabe como obter sucesso neste campo”

Este Programa avançado foi dividido em 3 módulos de conhecimento onde são reunidas todas as informações mais avançadas sobre computação paralela. Isto fornecerá aos cientistas da computação um material de referência, que eles podem até mesmo consultar após a conclusão do programa. O conteúdo é conciso e bem definido, facilitando tanto a navegação através do conteúdo quanto o estudo da própria disciplina. 

Graças ao método pedagógico de relearning, você não terá que passar muitas horas estudando, pois compreenderá os conceitos mais importantes de forma natural”

Módulo 1. Comunicação e coordenação em sistemas de computação

1.1. Processos de computação paralela e distribuída 

1.1.1. Processos de computação paralela e distribuída 
1.1.2. Processos e fios 
1.1.3. Virtualização 
1.1.4. Clientes e servidores 

1.2. Comunicação em computação paralela 

1.2.1. Computação em computação paralela 
1.2.2. Protocolos em camadas 
1.2.3. Comunicação em computação paralela. Tipologia 

1.3. Chamada de procedimento remoto 

1.3.1. Funcionamento do RPC (Remote Procedure Call) 
1.3.2. Passagem de parâmetro 
1.3.3. RPC assíncrono 
1.3.4. Procedimento remoto. Exemplos 

1.4. Comunicação orientada a mensagens 

1.4.1. Comunicação transitória orientada a mensagens 
1.4.2. Comunicação persistente orientada a mensagens 
1.4.3. Comunicação orientada a mensagens. Exemplos 

1.5. Comunicação orientada a fluxos 

1.5.1. Mecânica dos meios contínuos 
1.5.2. Fluxos e qualidade do serviço 
1.5.3. Sincronização de fluxos 
1.5.4. Comunicação orientada a fluxos. Exemplos 

1.6. Comunicação de multidifusão 

1.6.1. Multidifusão a nível de aplicação 
1.6.2. Difusão de dados com base em rumores 
1.6.3. Comunicação de multidifusão. Exemplos 

1.7. Outros tipos de comunicação 

1.7.1. Invocação de métodos remotos 
1.7.2. Serviços Web / SOA / REST 
1.7.3. Notificação de eventos 
1.7.4. Agentes móveis 

1.8. Serviço de nomes 

1.8.1. Serviços de nomes em computação 
1.8.2. Serviços de nomes de domínio e sistema de domínio de nomes 
1.8.3. Serviços de diretório 

1.9. Sincronização 

1.9.1. Sincronização de relógios 
1.9.2. Relógios lógicos, exclusão mútua e posicionamento global dos nós 
1.9.3. Escolha de algoritmos 

1.10. Comunicação. Coordenação e acordo 

1.10.1. Coordenação e acordo 
1.10.2. Coordenação e acordo. Consenso e problemas 
1.10.3. Comunicação e coordenação. Atualidade 

Módulo 2. Análise e programação de algoritmos paralelos 

2.1. Algoritmos paralelos 

2.1.1. Decomposição de problemas 
2.1.2. Dependências de dados 
2.1.3. Paralelismo implícito e explícito 

2.2. Paradigmas de programação paralela 

2.2.1. Programação paralela com memória compartilhada 
2.2.2. Programação paralela com memória distribuída 
2.2.3. Programação paralela híbrida 
2.2.4. Computação heterogênea- CPU + GPU 
2.2.5. Computação quântica Novos modelos de programação com paralelismo implícito 

2.3. Programação paralela com memória compartilhada 

2.3.1. Modelos de programas paralelos com memória compartilhada 
2.3.2. Algoritmos paralelos com memória compartilhada 
2.3.3. Bibliotecas para programação paralela de memória compartilhada 

2.4. OpenMP 

2.4.1. OpenMP 
2.4.2. Execução e depuração de programas com OpenMP 
2.4.3. Algoritmos paralelos com memória compartilhada em OpenMP 

2.5. Programação paralela por passagem de mensagens 

2.5.1. Primitivas de passagem de mensagens 
2.5.2. Operações de comunicação e computação coletiva 
2.5.3. Algoritmos paralelos através da passagem de mensagens 
2.5.4. Bibliotecas para programação paralela com passagem de mensagens 

2.6. Message Passing Interface (MPI) 

2.6.1. Message Passing Interface (MPI) 
2.6.2. Execução e depuração de programas com MPI 
2.6.3. Algoritmos paralelos através da passagem de mensagens com a MPI 

2.7. Programação paralela híbrida 

2.7.1. Programação paralela híbrida 
2.7.2. Execução e depuração de programas paralelos híbridos 
2.7.3. Algoritmos paralelos híbridos MPI-OpenMP 

2.8. Programação paralela com computação heterogênea 

2.8.1. Programação paralela com computação heterogênea 
2.8.2. CPU x GPU 
2.8.3. Algoritmos paralelos com computação heterogênea 

2.9. OpenCL e CUDA 

2.9.1. OpenCL  x CUDA 
2.9.2. Execução e depuração de programas paralelos com computação heterogênea 
2.9.3. Algoritmos paralelos com computação heterogênea 

2.10. Projeto de algoritmos paralelos 

2.10.1. Projeto de algoritmos paralelos 
2.10.2. Problema e contexto 
2.10.3. Paralelização automática x Paralelização manual 
2.10.4. Particionamento do problema 
2.10.5. Comunicações em computador 

Módulo 3. Desempenho em paralelo 

3.1. Desempenho de algoritmos paralelos 

3.1.1. Lei de Amdahl 
3.1.2. Lei de Gustarfson 
3.1.3. Métricas de desempenho e escalabilidade de algoritmos paralelos 

3.2. Comparativa de algoritmos paralelos 

3.2.1. Benchmarking 
3.2.2. Análise matemática de algoritmos paralelos 
3.2.3. Análise assintótica de algoritmos paralelos 

3.3. Restrições dos recursos hardware 

3.3.1. Memória 
3.3.2. Processamento 
3.3.3. Comunicações 
3.3.4. Partição dinâmica de recursos 

3.4. Desempenho de programas paralelos com memória compartilhada 

3.4.1. Divisão otimizada de tarefas 
3.4.2. Afinidade de Threads 
3.4.3. Paralelismo SIMD 
3.4.4. Programas paralelos com memória compartilhada. Exemplos 

3.5. Desempenho de programas paralelos através da passagem de mensagens 

3.5.1. Desempenho de programas paralelos através da passagem de mensagens 
3.5.2. Otimização de comunicação em MPI 
3.5.3. Controle de afinidade e balanceamento de carga 
3.5.4. I/O paralela 
3.5.5. Programas paralelos através da passagem de mensagens. Exemplos 

3.6. Desempenho de programas paralelos híbridos 

3.6.1. Desempenho de programas paralelos híbridos 
3.6.2. Programação híbrida para sistemas de memória compartilhada/distribuída 
3.6.3. Programas paralelos híbridos. Exemplos 

3.7. Desempenho de programas com computação heterogênea 

3.7.1. Desempenho de programas com computação heterogênea 
3.7.2. Programação híbrida para sistemas com múltiplos aceleradores de hardware 
3.7.3. Programas com computação heterogênea. Exemplos 

3.8. Análise de desempenho de algoritmos paralelos 

3.8.1. Análise de desempenho de algoritmos paralelos 
3.8.2. Análise de desempenho de algoritmos paralelos. Ferramentas 
3.8.3. Análise de desempenho de algoritmos paralelos. Recomendações 

3.9. Padrões paralelos 

3.9.1. Padrões paralelos 
3.9.2. Principais padrões paralelos 
3.9.3. Padrões paralelos Comparativa 

3.10. Programas paralelos de alto desempenho 

3.10.1. Processo 
3.10.2. Programas paralelos de alto desempenho 
3.10.3. Programas paralelos de alto desempenho. Usos reais

Os vídeos em detalhes, resumos, estudos de casos reais e exercícios de todos os tipos serão um material de reforço indispensável em seu estudo sobre a Computação Paralela Avançada”