[pt] A otimização topológica tem como objetivo encontrar a distribuição mais eficiente de material em um domínio especificado sem violar as restrições de projeto definidas pelo usuário. Quando aplicada a estruturas contínuas, a otimização topológica é geralmente realizada por meio de métodos de densidade, conhecidos na literatura técnica. Neste trabalho, daremos ênfase à aplicação de sua formulação discreta, na qual um determinado domínio é discretizado na forma de uma estrutura base, ou seja, uma distribuição espacial finita de nós conectados entre si por meio de barras de treliça. O método de estrutura base fornece uma aproximação para as estruturas de Michell, que são compostas por um número infinito de barras, por meio de um número reduzido de elementos de treliça. O problema de determinar a estrutura final com peso mínimo, para um único caso de carregamento, considerando um comportamento linear elástico do material e restrições de tensão, pode ser formulado como um problema de programação linear. O objetivo deste trabalho é fornecer uma implementação escalável para o problema de otimização de treliças com peso mínimo, considerando domínios com geometrias arbitrárias. O método remove os elementos que são desnecessários, partindo de uma treliça cujo grau de conectividade é definido pelo usuário, mantendo-se fixos os pontos nodais. Propomos uma implementação escalável do método de estrutura base, utilizando um algoritmo de pontos interiores eficiente e robusto, em um ambiente de computação paralela (envolvendo unidades de processamento gráfico ou GPUs). Os resultados apresentados, em estruturas bi e tridimensionais com milhões de barras, ilustram a viabilidade e a eficiência computacional da implementação proposta. / [en] Topology optimization aims to find the most efficient material distribution in a specified domain without violating user-defined design constraints. When applied to continuum structures, topology optimization is usually performed by means of the well-known density methods. In this work we focus on the application of its discrete formulation where a given domain is discretized into a ground structure, i.e., a finite spatial distribution of nodes connected using truss members. The ground structure method provides an approximation to optimal Michell-type structures, composed of an infinite number of members, by using a reduced number of truss members. The optimal least weight truss for a single load case, under linear elastic conditions, subjected to stress constraints can be posed as a linear programming problem. The aim of this work is to provide a scalable implementation for the optimization of least weight trusses embedded in any domain geometry. The method removes unnecessary members from a truss that has a user-defined degree of connectivity while keeping the nodal locations fixed. We discuss in detail the scalable implementation of the ground structure method using an efficient and robust interior point algorithm within a parallel computing environment (involving Graphics Processing Units or GPUs). The capabilities of the proposed implementation is illustrated by means of large scale applications on practical problems with millions of members in both 2D and 3D structures.