[pt] Otimização topológica (OT) é uma técnica de otimização estrutural capaz de gerar projetos incrivelmente detalhados para uma grande gama de problemas. No entanto, a maioria dos trabalhos de OT presentes na literatura está focada em problemas de minimização de flexibilidade, que não consideram a resistência dos materiais durante o processo de otimização, levando a soluções que não satisfazem limites de falha do material. Neste trabalho, focamos em problemas de OT baseados em tensão no qual introduzimos restrições de tensão no problema de otimização, para garantir a integridade estrutural do projeto final. A formulação de tensão de OT nos leva a um problema de engenharia muito mais natural que nos remete à seguinte pergunta: Qual a estrutura mais leve capaz de suportar as cargas as quais será submetida? Para ajudar a responder essa pergunta e para trazer a OT para mais próximo de aplicações reais, neste trabalho foi desenvolvido um sistema computacional em paralelo, baseado em GPU, considerando uma carga que pode variar a sua direção continuamente e capaz de resolver problemas de larga escala. A implementação em GPU apresenta soluções eficientes para os principais problemas de OT de larga escala, como o filtro, o algoritmo de otimização e a solução das equações de equilíbrio. Ao mesmo tempo, ao considerar uma carga variando continuamente que mais se aproxima das condições reais de carregamento usando uma estratégia de pior cenário, obtém-se soluções mais robustas e mais adequadas a aplicações de engenharia. Várias soluções numéricas são apresentadas, incluindo problemas 3D com mais de 45 milhões de restrições de tensão, que demonstram a efetividade das técnicas desenvolvidas neste trabalho. O sistema de larga escala baseado em GPU combinado com as soluções analíticas para a variação contínua de carga, tem o potencial de expandir o uso da OT na engenharia levando a novas e mais eficientes estruturas. / [en] In the field of structural optimization, Topology Optimization (TO) is one of the most general techniques because it is able to generate complex structures with intricate details for a wide range of problems. However, most of the works in TO have focused on compliance-based design that does not consider material strength in the design process leading to structures that do not satisfy material failure requirements. In this work, we focus on the stress-based design approach. We introduce stress constraints in the optimization procedure to guarantee the structural integrity of the final optimized design. This leads to a more natural formulation that addresses a simple engineering question: What is the lightest structure able to withstand its loads? We developed a large-scale GPU-based parallel stress-constrained TO framework considering a continuous range of varying load directions to answer this question and close the gap between TO and practical application. The developed GPU-based C++/CUDA framework efficiently addresses the main challenges of large-scale TO, filtering, optimization algorithm, and the solution of the equilibrium equations, only requiring a moderately affordable GPU hardware. At the same time, we obtain designs that are more suitable for engineering applications by considering a continuous variable range of load directions that more closely resemble real-life service loads using a worstcase analytical approach. We present several numerical results, including 3D problems with over 45 million local constraints providing detailed optimal structures that demonstrate the capabilities of the techniques developed in this work. The large-scale GPU framework, combined with the analytical solutions for continuously varying load cases, has the potential to expand the applications of TO techniques leading to improved engineering designs.