Esta MasterClass aborda as estratégias avançadas para a decomposição de domínios em problemas computacionais, fundamentais para a escalabilidade e eficiência de algoritmos, especialmente em contextos de processamento paralelo, concorrente e distribuído.
Desafio Central
O principal desafio é reduzir o custo e risco associados à mudança ao longo do tempo, mantendo a capacidade de escalar eficientemente, sem comprometer a gestão e eficácia do sistema.
Processo de Decisão e Ação
A MasterClass enfatiza a importância da consciência situacional no processo de tomada de decisão, que inclui perceber, compreender, antecipar, decidir e agir, aplicável tanto no abstrato quanto no concreto.
Suporte à Escala
A escala é vista como um desafio que pode destruir visões se não for gerenciada adequadamente. O curso explora como a decomposição do domínio, processamento concorrente, comunicação e sincronização, e a análise de resultados contribuem para o suporte à escala.
Limitações do Sequencial
Discussão sobre as limitações do processamento sequencial e a necessidade de paralelismo, frequentemente implementado em Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), para atender a demandas crescentes.
Paralelo, Concorrente e Distribuído
Diferenciação entre computação paralela (múltiplas tarefas em sistemas com múltiplos processadores), concorrente (tarefas em sobreposição de tempo em sistemas com um único processador) e distribuída (múltiplas máquinas trabalhando juntas).
Paralelismo por Tarefa e por Dados
Exploração das diferenças entre o paralelismo por dados (mesma operação em diferentes partes dos dados simultaneamente) e o paralelismo por tarefas (diferentes tarefas executadas em paralelo).
Decomposição de Domínio
Detalhamento de estratégias para dividir o domínio do problema em subdomínios processáveis em paralelo, incluindo decomposição em blocos, cíclica, por faixas, recursiva, adaptativa, ortogonal e geométrica.
A MasterClass visa fornecer um entendimento profundo sobre como a decomposição eficaz de domínios pode otimizar a resolução de problemas computacionais complexos, melhorando a eficiência e escalabilidade de algoritmos através da aplicação de estratégias de paralelismo e concorrência.
Classificação
MasterClass
