Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4840_1.pdf: 2733371 bytes, checksum: e244212f7a4deffc77acea2d00797916 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mudanças paradigmáticas tem sido observadas no contexto da computação de alto desempenho a partir da última década. A consolidação das arquiteturas distribuídas, bem como o avanço no estado-da-arte das tecnologias de processadores e interconexão em redes, culminou no aparecimento dos clusters, redes de convencionais de computadores capazes de rivalizar com supercomputadores em seu nicho de aplicações a um custo inferior em ordens de magnitude. Recentemente, com o avanço no estado-da-arte das tecnologias de interconexão de redes de longa distância, vislumbrou-se o uso da infra-estrutura destas para construção de supercomputadores de escala virtualmente infinita, conceito que ficou conhecido como grid computing. Pesquisas em todo o mundo visam viabilizar o uso destas arquiteturas para supercomputação, com resultados promissores. Clusters e Grids são hoje consideradas as tecnologias que ditarão o futuro da computação de alto desempenho. Sua maior implicação reside na miríade de novas aplicações para supercomputação, extrapolando os limites da computação meramente científica. Entretanto, estas tem se caracterizado por um maior nível de complexidade estrutural e escala, exigindo ferramentas de mais alto nível para o seu desenvolvimento. O paradigma de programação paralela designa os alicerces à implementação eficiente de aplicações sobre clusters e grids. Entretanto, a dificuldade inerente à construção de programas paralelos e a inexistência de ferramentas de alto nível que auxiliem a esta tarefa, principalmente voltadas a programas de larga escala, levaram a comunidade científica ao consenso da necessidade em investirem-se esforços no desenvolvimento de modelos avançados de programação paralela, ermitindo que programas serem formalmente validados e adaptados às modernas técnicas de engenharia modular de programas. O modelo # de programação paralela, produto desta tese de doutorado, surge como uma alternativa aos mecanismos eficientes convencionais de desenvolvimento de programas paralelos sobre arquiteturas distribuídas, tendo sido desenvolvido segundo um conjunto de premissas induzidas pelo contexto que se criou com o surgimento e disseminação das tecnologias associadas a cluster e grid computing. O modelo surge com s\'olidas fundações em modelos formais baseados em redes de Petri, permitindo a análise de propriedades e avaliação de desempenho de programas usando ferramentas pré-existentes adaptadas a esse disseminado formalismo. Implementa-se a linguagem Haskell#, a qual adere ao modelo #, usando Haskell para descrever computações. O uso de Haskell permite a ortogonalização transparente entre os meios de coordenação e computação de um programa #. Complementa ainda o arcabouço de análise formal de programas #, extendo-o no nível de computação, devido a existência de ferramental adequado ao tratamento formal de linguagens funcionais puras e não-estritas