Existem muitos fatores capazes de influenciar o desempenho de um programa paralelo MPI (Message Passing Interface). Dentre esses fatores, podemos citar a quantidade de dados processados, o número de nós envolvidos na solução do problema, as características da rede de interconexão, o tipo de switch utilizado, entre outros. Por isso, realizar predições de desempenho sobre programas paralelos que utilizam passagem de mensagem não é uma tarefa trivial. Com o intuito de modelar e predizer o comportamento dos programas citados anteriormente, nosso trabalho foi desenvolvido baseado em uma metodologia de análise e predição de desempenho de programas paralelos MPI. Inicialmente, propomos um modelo gráfico, denominado DP*Graph+, para representar o código das aplicações. Em seguida, desenvolvemos modelos analíticos, utilizando técnicas de ajuste de curvas, para representar o comportamento das estruturas de repetição compostas por primitivas de comunicação e/ou computação local. Além disso, elaboramos modelos para predizer o comportamento de aplicações do tipo mestre/escravo. Durante o desenvolvimento das atividades de análise e predição de desempenho, implementamos algumas funções para automatizar tarefas e facilitar nosso trabalho. Por último, modelamos e estimamos o desempenho de duas versões diferentes de um programa de multiplicação de matrizes, a fim de validar os modelos propostos. Os resultados das predições realizadas sobre os programas de multiplicação de matrizes foram satisfatórios. Na maioria dos casos preditos, os erros ficaram abaixo de 6 %, confirmando a validade e a precisão dos modelos elaborados.

There are many factors able to influence the performance of a MPI (Message Passing Interface) parallel program. Within these factors, we may cite: amount of data, number of nodes, characteristics of the network and type of switch, among others. Then, performance prediction isn’t a easy task. The work was developed based on a methodology of analysis and performance prediction of MPI parallel programs. First of all, we proposed a graphical model, named DP*Graph+, to represent the code of applications. Next, we developed analytical models applying curve fitting techniques to represent the behavior of repetition structure compounds by comunication primitives and/or local computations. Besides, we elaborated models to predict aplications of type master/slave. For development of performance prediction activities, some functions was developed to automate tasks and make our work easy. Finally, we modeled and predicted the performance of two different programs of matrix multiplication to prove the accuracy of models. The results of predictions on the programs were good. In the majority of predicted cases, the errors were down 6 %. With these results, we proved the accuracy of developed models.