--- title: "IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium" description: "IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium se centra en la investigación sobre computación paralela y distribuida de altas prestaciones y aborda los algoritmos, aplicaciones, arqui..." url: https://dimecongresos.com/congresos/ieee-international-parallel-distributed-processing-symposium/ date: 2026-09-09 modified: 2026-09-09 author: "Sofía" image: https://dimecongresos.com/wp-content/uploads/2026/09/stocksnap-laptop-2595394_640.jpg type: congresos lang: es --- # IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium se centra en la investigación sobre computación paralela y distribuida de altas prestaciones y aborda los algoritmos, aplicaciones, arquitecturas y sistemas de software necesarios para ejecutar cálculos científicos y procesar grandes cantidades de información de manera escalable. El congreso estudia entornos de memoria distribuida, nube, edge y fog computing, aceleradores especializados, sistemas heterogéneos y nuevas plataformas computacionales. También incorpora aprendizaje automático e inteligencia artificial, compiladores, runtimes, almacenamiento, experimentación de rendimiento y tecnologías emergentes. Su convocatoria solicita manuscritos originales de investigación con impacto en computación paralela y distribuida y fomenta trabajos interdisciplinarios y artefactos abiertos que facilitan la evaluación y reproducción de resultados. El objetivo científico de IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium consiste en desarrollar métodos capaces de utilizar eficazmente un número creciente de procesadores, dispositivos y recursos distribuidos. Obtener más capacidad de cálculo no depende únicamente de añadir hardware. Los algoritmos necesitan dividir el trabajo, coordinar tareas y minimizar comunicaciones, mientras el software debe administrar memoria, energía, almacenamiento y fallos. La investigación examina estos problemas desde diferentes niveles y busca soluciones que puedan escalar desde plataformas compactas hasta grandes infraestructuras científicas y centros de datos. Los algoritmos constituyen uno de los tracks oficiales. Las contribuciones pueden estudiar cálculo científico y ciencia de datos en entornos paralelos y distribuidos, incluidos métodos sobre mallas estructuradas o no estructuradas, álgebra lineal densa y dispersa, métodos espectrales, problemas de muchos cuerpos, clustering, minería de datos, compresión y algoritmos sobre grafos y cadenas. También se contemplan algoritmos de comunicación, sincronización, gestión energética, administración distribuida de recursos, transacciones y movilidad. Esta amplitud permite investigar tanto problemas matemáticos clásicos como nuevos diseños dirigidos a aceleradores de inteligencia artificial y sistemas cuánticos. Las aplicaciones forman otro eje científico. Los trabajos pueden desarrollar y evaluar implementaciones paralelas para ciencia, ingeniería, análisis de datos, visualización y problemas combinatorios. La convocatoria busca aportaciones que no se limiten a ejecutar una aplicación conocida en más procesadores, sino que introduzcan métodos o decisiones de diseño capaces de resolver desafíos de escalabilidad. También contempla aplicaciones que aprovechan aceleradores especializados, computación cuántica o técnicas de inteligencia artificial cuando estas tecnologías permiten nuevas capacidades científicas. Las arquitecturas constituyen otra línea prioritaria. La investigación puede abordar paralelismo a nivel de instrucciones y de hilos, procesadores multinúcleo y manycore, aceleradores, arquitecturas específicas de dominio, dispositivos reconfigurables, jerarquías de memoria y tecnologías no volátiles. También aparecen procesamiento en memoria, sistemas de gran escala, centros de datos, interconexiones, almacenamiento paralelo, eficiencia energética y resiliencia. La convocatoria incluye además principios arquitectónicos para aprendizaje automático, computación aproximada, plataformas cuánticas, sistemas neuromórficos, computación analógica y arquitecturas inspiradas biológicamente. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial constituyen un track específico. Los artículos pueden investigar entrenamiento sobre plataformas con recursos limitados, técnicas de poda, cuantización y destilación, aprendizaje paralelo y distribuido, eficiencia energética, aprendizaje federado e inteligencia artificial basada en agentes. También pueden analizar ejecución sobre procesadores gráficos, memoria distribuida, tensor cores y aceleradores emergentes. La convocatoria contempla además sistemas de software y pipelines para entrenamiento distribuido, compresión y compilación de modelos. La medición, modelización y experimentación forman otro bloque central. IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium interpreta el rendimiento de manera amplia e incluye tiempo, energía, potencia, precisión y resiliencia. Las contribuciones pueden desarrollar herramientas de medición, caracterizar aplicaciones, estudiar aceleradores y analizar grandes instalaciones computacionales. La evidencia experimental resulta especialmente importante porque pequeñas diferencias entre arquitecturas, runtimes y cargas pueden modificar de manera sustancial el comportamiento observado. Los modelos de programación, compiladores y sistemas de ejecución representan otra línea oficial. Los trabajos pueden proponer lenguajes y paradigmas para expresar paralelismo, técnicas de compilación y runtimes capaces de coordinar tareas. También se incluyen frameworks para nube y sistemas distribuidos, mecanismos de tolerancia a fallos, analítica escalable y software destinado a futuras plataformas cuánticas, neuromórficas o bioinspiradas. Los compiladores pueden incorporar técnicas de aprendizaje automático cuando estas producen mejoras relevantes para la programación o ejecución paralela. El software de sistemas completa el programa mediante almacenamiento y entrada y salida, gestión de recursos, planificación de trabajos, eficiencia energética, soporte para aceleradores, virtualización, contenedores y sistemas operativos especializados. También se estudia software para gestionar datos y cargas de inteligencia artificial, tolerancia a fallos y resiliencia. Esta línea resulta esencial porque una aplicación paralela depende de múltiples capas que pueden convertirse en cuellos de botella aunque el algoritmo principal disponga de suficiente paralelismo. La convocatoria exige además una descripción clara de metodología, limitaciones y procedimientos utilizados para obtener resultados computacionales. Los trabajos aceptados incorporan información orientada a la reproducibilidad, reforzando la posibilidad de verificar experimentos y reutilizar artefactos. Esta política resulta especialmente relevante en computación de altas prestaciones, donde las conclusiones pueden depender de configuraciones de hardware y software difíciles de reconstruir. IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium se dirige a especialistas en computación de altas prestaciones, sistemas distribuidos, arquitectura, algoritmos, compiladores, inteligencia artificial y software de sistemas. IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium contribuye al avance de la disciplina al conectar métodos algorítmicos con plataformas reales y promover soluciones que permiten utilizar recursos computacionales crecientes de forma escalable, eficiente, reproducible y resiliente. Palabras clave: computación paralela, computación distribuida, altas prestaciones, HPC, algoritmos paralelos, sistemas distribuidos, cloud computing, edge computing, fog computing, aceleradores, GPU, inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje federado, agentes inteligentes, arquitectura de computadores, manycore, multicore, memoria distribuida, álgebra lineal, grafos, minería de datos, compiladores, runtimes, modelos de programación, almacenamiento paralelo, planificación de recursos, virtualización, contenedores, resiliencia, tolerancia a fallos, eficiencia energética, computación cuántica, computación neuromórfica, procesamiento en memoria, centros de datos, rendimiento, reproducibilidad, ciencia computacional.