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Computação de alto desempenho e computação em nuvem

A área de Computação de Alto Desempenho e Computação em Nuvem é um campo dinâmico e essencial na ciência da computação, focado no desenvolvimento e na aplicação de sistemas computacionais avançados capazes de processar grandes quantidades de dados a velocidades extremamente altas. A Computação de Alto Desempenho (High-Performance Computing, HPC) envolve o uso de supercomputadores e sistemas de processamento paralelo para resolver problemas complexos e intensivos em termos de processamento. Já a Computação em Nuvem refere-se ao uso de recursos de computação (como servidores, armazenamento, bancos de dados, redes, software) sobre a internet, oferecendo escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos.

Sobre o coordenador da área

Prof. Daniel Sundfeld Lima

No CEDIS, a integração de Computação de Alto Desempenho e Computação em Nuvem é uma área de pesquisa e desenvolvimento de grande interesse. Coordenada pelo Prof. Daniel Sundfeld, a linha de pesquisa explora como essas duas tecnologias podem ser combinadas para oferecer soluções mais potentes e eficientes. A equipe de pesquisa, formada por especialistas em arquitetura de sistemas, redes de computadores e engenharia de software, investiga temas como a otimização de algoritmos para HPC, o desenvolvimento de infraestruturas de nuvem escaláveis, a segurança em ambientes de computação em nuvem e a integração de serviços de nuvem com capacidades de alto desempenho. O objetivo é desenvolver novas abordagens e tecnologias que permitam aproveitar ao máximo as capacidades de processamento em larga escala da computação de alto desempenho, juntamente com a flexibilidade e a acessibilidade da computação em nuvem, abrindo caminho para inovações em diversos campos, desde a análise de big data até a modelagem de sistemas complexos.
Mais sobre o coordenador

Equipe de pesquisa

Iniciação Científica

Trabalho de conclusão de curso

  • Mateus Cunha Maia. Estratégias de Paralelização em CPU para a Otimização de Algoritmos de Comparação de Sequências Biológicas . Bacharelado em Engenharia de Software - UnB, (2025). Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  • Leonardo Gonçalves Machado. Soluções Ótimas Paralelas para Slidding Puzzle e Cubo Mágico . Bacharelado em Engenharia de Software - UnB, (2025). Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  • Victorio Lázaro Rocha de Morais. Pipeline para Análise de Biomoléculas Brasileiras com Arquitetura Baseada em Microsserviços e GPUs . Bacharelado em Engenharia de Software - UnB, (2025). Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .

Pesquisadores anteriores

Iniciação Científica

Trabalho de conclusão de curso

  1. Lucas Ganda Carvalho,Wictor Bastos Girardi, Predição de Tempo de Execução de Código em Funções Lambda . Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB, 2022 Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  2. Rodrigo Rocha Gomes, CUDA-Sankoff-Web: Uma ferramenta web para cálculo do alinhamento secundário estrutural . Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB, 2020 Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  3. Eneias Paulo de Oliveira, PA-Star-Web: uma arquitetura em nuvem para obtenção do alinhamento múltiplo ótimo de sequências biológicas . Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB, 2020 Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .

Projetos em andamento

Publicações e produções

Publicações (13)

  1. CANTO, FABIO LORENSI DO,CARVALHO SEGUNDO, WASHINGTON LUÍS RIBEIRO DE,PINTO, ADILSON LUIZ,SUNDFELD, Daniel, Rede de atração entre periódicos brasileiros de Ciências da Saúde , BIBLIOS (LIMA) , e005(1-13), 2025 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  2. Sundfeld, Daniel,TEODORO, GEORGE,Melo, Alba C. M. A., PA-Star2: Fast Optimal Multiple Sequence Alignment for Asymmetric Multicore Processors , in 2025 33rd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP) , p146, 2025 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  3. ARAÚJO, MAURÍCIO FERREIRA DE,HABL, LUI,Sundfeld, Daniel, Aplicação multithread para a aceleração do método Particle-in-Cell (PIC) , 2025 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  4. PAULINO, GABRIEL R. SCHEIDT,ARAÚJO, RAFAEL CARVALHO J.,ROCHA, JOHAN M. G. DA,LIMA, Daniel Sundfeld, Nimbus: uma arquitetura serverless em nuvem para correção automática de códigos , 2024 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  5. NEUBERT, PATRICIA DA SILVA,CANTO, FÁBIOLORENSI DO,PINTO, ADILSON LUIZ,LIMA, Daniel Sundfeld,SILVA, FLÁVIO ROBERTO CRUZ, OpenAlex como fonte de dados para sistemas nacionais de informação científica: a experiência do projeto Laguna , in VII Workshop de Informação, Dados e Tecnologia WIDaT , 2024 . DOI: 10.22477/vii.widat.184 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  6. CARVALHO SEGUNDO, WASHINGTON LUÍS RIBEIRO DE,CANTO, FABIO LORENSI DO,PINTO, ADILSON LUIZ,SUNDFELD, Daniel Lima, Atração entre periódicos brasileiros de medicina análise a partir de dados de citação do OpenAlex , in 9º Encontro Brasileiro de Bibliometria e Cientometria EBBC , 2024 . DOI: 10.22477/ix.ebbc.378 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  7. Lucas Ganda Carvalho,Wictor Bastos Girardi, Predição de Tempo de Execução de Código em Funções Lambda . Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB, 2022 Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  8. FLAUSINO, CAIO GOMES,QUEIROZ, DIEGO CÉSAR FLORÊNCIO DE,Sundfeld, Daniel, LLC: Low Level Contêiner no Linux , 2023 . DOI: 10.5753/eradco.2023.234451 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  9. DE OLIVEIRA, ENÉIAS PAULO,Sundfeld, Daniel, PA-Star-Web: web server para obtenção do alinhamento múltiplo ótimo de sequências biológicas , 2022 . DOI: 10.5753/erigo.2022.227676 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  10. GOMES, RODRIGO ROCHA,Sundfeld, Daniel, CUDA-Sankoff-Web: Uma ferramenta web para cálculo do alinhamento secundário estrutural ótimo , in Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo , p25-28, 2021 . DOI: 10.5753/eradsp.2021.16697 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  11. Sundfeld, Daniel,TEODORO, GEORGE,HAVGAARD, JAKOB H.,GORODKIN, JAN,Melo, Alba C. M. A., Using GPU to accelerate the pairwise structural RNA alignment with base pair probabilities , CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , 32(e5468), 2020 . DOI: 10.1002/CPE.5468 . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  12. Rodrigo Rocha Gomes, CUDA-Sankoff-Web: Uma ferramenta web para cálculo do alinhamento secundário estrutural . Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB, 2020 Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .
  13. Eneias Paulo de Oliveira, PA-Star-Web: uma arquitetura em nuvem para obtenção do alinhamento múltiplo ótimo de sequências biológicas . Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB, 2020 Orientador(es): Daniel Sundfeld . Tags: Computação de Alto Desempenho .

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