[pt] Atualmente na computação de alto desempenho existem diversas opções de arquiteturas de diversos fabricantes, algumas sendo heterogêneas como por exemplo CPU mais GPU. Este trabalho tem como objetivo implementar maneiras de codificar aplicações de alto desempenho contemplando alguns tipos de arquiteturas, incluindo algumas heterogêneas, garantindo a portabilidade em uma grande porção do código mas mantendo o desempenho e a capacidade de fazer otimizações específicas a cada arquitetura. Implementamos a biblioteca HLIB que gerencia as primitivas de arquiteturas heterogêneas do tipo CPU mais GPU, APU e CPU mais Phi e que também funciona em arquiteturas homogêneas tradicionais. Implementamos o OpenVec, uma ferramenta para gerar, de forma portável, código vetorial explícito. Contemplando as principais arquiteturas SIMD dos últimos 17 anos, tais como ARM Neon, Intel SSE até AVX-512 e IBM VSX. Demonstramos o uso combinado dessas duas ferramentas com aplicações de alto desempenho, que demandam mais de um petaflop. / [en] Today s platforms are becoming increasingly heterogeneous. A given platform may have many different computing elements in it: CPUs, coprocessors and GPUs of various kinds. This work propose a way too keep some portion of code portable without compromising the performance along different heterogeneous platforms. We implemented the HLIB library that handles the preparation code needed by heterogeneous computing, also this library transparently supports the traditional homogeneous platform. To address multiple SIMD architectures we implemented the OpenVec, a tool to help compiler to enable SIMD instructions. This tool provides a set of portable SIMD intrinsics and C plus plus operators to get a portable explicit vectorization, covering SIMD architectures from the last 17 years like ARM Neon, Intel SSE to AVX-512 and IBM Power8 Altivec plus VSX. We demonstrated the combination use of this strategy using both tools with petaflop HPC applications.