--- title: "Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing" description: "Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing se centra en la computación paralela y distribuida y estudia cómo algoritmos, arquitecturas, redes, lenguajes y..." url: https://dimecongresos.com/congresos/euromicro-international-conference-on-parallel-distributed-and-network-based-processing/ date: 2026-09-10 modified: 2026-09-10 author: "Sofía" image: https://dimecongresos.com/wp-content/uploads/2026/09/wynpnt-cloud-computing-2001090_640.jpg type: congresos lang: es --- # Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing se centra en la computación paralela y distribuida y estudia cómo algoritmos, arquitecturas, redes, lenguajes y sistemas de software permiten utilizar múltiples recursos computacionales de forma coordinada. Su convocatoria comprende algoritmos eficientes y tolerantes a fallos, aplicaciones científicas, procesamiento de datos a gran escala, inteligencia artificial distribuida, sistemas cloud y edge, aceleradores, modelos de programación, compiladores, sistemas operativos, computación de altas prestaciones, almacenamiento, ciberseguridad y arquitecturas heterogéneas. El encuentro recibe artículos completos originales y no publicados, utiliza revisión doblemente anónima y publica los trabajos aceptados mediante servicios editoriales de IEEE. El objetivo científico de Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing consiste en mejorar la capacidad para resolver problemas cuya escala, volumen de datos o requisitos de rendimiento superan lo que puede ofrecer un único recurso computacional. Dividir un cálculo entre procesadores o máquinas no garantiza automáticamente una aceleración. Las tareas necesitan coordinarse, intercambiar información y acceder a memoria y almacenamiento, y estos procesos introducen costes que pueden limitar el rendimiento. La investigación busca algoritmos, arquitecturas y herramientas que reduzcan esas limitaciones y mantengan eficiencia cuando aumenta el número de recursos. Los algoritmos constituyen una de las áreas oficiales. Los trabajos pueden estudiar procedimientos conscientes del consumo energético y de los recursos disponibles, algoritmos paralelos y distribuidos de tiempo real y mecanismos tolerantes a fallos. La convocatoria incluye además algoritmos sobre grafos y redes, estructuras especialmente relevantes para representar relaciones entre grandes cantidades de entidades. La investigación puede analizar complejidad, comunicación y escalabilidad y determinar qué parte de un algoritmo puede ejecutarse simultáneamente sin introducir costes de sincronización excesivos. Las aplicaciones científicas forman otro bloque. Las contribuciones pueden desarrollar métodos numéricos con múltiples niveles de paralelismo y cálculos sobre dominios irregulares. Las simulaciones científicas suelen descomponer un problema en regiones o componentes que interactúan y pueden requerir millones de operaciones. Utilizar paralelismo permite aumentar resolución o reducir tiempos, pero exige equilibrar trabajo y minimizar movimiento de información. El procesamiento centrado en datos constituye otra línea prioritaria. Los artículos pueden estudiar workflows científicos, gestión de datos a gran escala, almacenamiento de nueva generación y sistemas abiertos que facilitan localizar, reutilizar e intercambiar información. El crecimiento de conjuntos científicos y empresariales obliga a coordinar cálculo y almacenamiento, porque trasladar grandes cantidades de datos puede convertirse en un coste mayor que ejecutar determinadas operaciones. La inteligencia artificial distribuida forma un área explícita. La convocatoria incluye aprendizaje federado y distribuido, inteligencia artificial a escala, entrenamiento de grandes modelos lingüísticos y benchmarking de cargas de inteligencia artificial. Estos sistemas reparten el entrenamiento o la inferencia entre múltiples aceleradores y nodos y necesitan sincronizar parámetros, distribuir datos y controlar fallos. La investigación puede analizar arquitecturas, protocolos y estrategias capaces de utilizar recursos de manera eficiente sin degradar la calidad del modelo. La computación distribuida constituye otro núcleo. Los trabajos pueden abordar clusters, grids, sistemas de borde, dispositivos móviles y plataformas de nube, además de procesamiento orientado a servicios. La convocatoria incluye modelos de coste, seguridad y energía, reconociendo que distribuir una aplicación implica decisiones que exceden el rendimiento puro. Un sistema puede necesitar equilibrar latencia, consumo, privacidad y precio cuando decide dónde ejecutar una tarea. La computación paralela forma otra línea oficial mediante sistemas basados en aceleradores, procesadores gráficos, dispositivos reconfigurables, tecnologías neuromórficas y arquitecturas posteriores a tecnologías convencionales. También se contemplan sistemas paralelos embebidos y tolerancia a fallos. Estas plataformas permiten adaptar el hardware a cargas específicas, pero aumentan la heterogeneidad y requieren herramientas capaces de repartir operaciones entre dispositivos con características distintas. Los modelos de programación y las herramientas constituyen otro bloque. Los trabajos pueden investigar lenguajes, compiladores, middleware, sistemas operativos, bibliotecas y runtimes, así como predicción de rendimiento. Estas capas permiten expresar paralelismo y trasladarlo hacia recursos físicos. Una abstracción adecuada puede reducir el esfuerzo de programación sin ocultar información crítica para alcanzar buen rendimiento. La práctica de computación de altas prestaciones aparece igualmente como tema específico. La investigación puede estudiar administración de sistemas, almacenamiento, instalaciones, utilización de recursos de altas prestaciones en la nube, redes, ciberseguridad y estrategias de formación. Esta línea reconoce que la capacidad científica depende tanto de nuevos algoritmos como de la operación eficaz de infraestructuras complejas. Los sistemas y las arquitecturas completan el programa mediante diseños orientados a alto throughput y streaming, sistemas heterogéneos e híbridos y arquitecturas emergentes. Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing se dirige a especialistas en sistemas distribuidos, computación de altas prestaciones, arquitectura, algoritmos, compiladores, inteligencia artificial e ingeniería de datos. Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing contribuye al avance de la disciplina al conectar fundamentos algorítmicos con infraestructura real y fomentar sistemas capaces de escalar manteniendo eficiencia, seguridad, resiliencia y control del consumo. Palabras clave: computación paralela, computación distribuida, procesamiento en red, algoritmos paralelos, algoritmos distribuidos, tolerancia a fallos, tiempo real, grafos, aplicaciones científicas, procesamiento de datos, workflows científicos, almacenamiento, datos FAIR, inteligencia artificial distribuida, aprendizaje federado, grandes modelos de lenguaje, cloud computing, edge computing, fog computing, clusters, grids, GPU, FPGA, computación neuromórfica, aceleradores, sistemas heterogéneos, modelos de programación, compiladores, middleware, sistemas operativos, runtimes, HPC, ciberseguridad, rendimiento, escalabilidad, eficiencia energética, streaming, arquitectura de computadores, procesamiento de alto rendimiento, sistemas embebidos, gestión de recursos.