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1 INTRODUÇÃO
O poder computacional está a cada dia mais presente no cotidiano. Percebese isso, com o aumento no número de dispositivos móveis, computadores pessoais, e a computação na nuvem, que em muitos casos utiliza-se de grandes data centers. Estima-se que somente os data centers sejam responsáveis por Cerca de 1,5% de eletricidade total consumida no planeta, e este montante deve crescer a menos que utilize-se mecanismos que reduzam esse consumo e ainda assim atendam aos requisitos de processamento (SHARAVANAN; POONGODI;
KUMAR, 2010).
Com enfoque no aquecimento global, pesquisadores de computação têm tomado consciência sobre o consumo energético em sistemas computacionais e os impactos causados por esses no meio ambiente, gerando então uma área de pesquisa ainda recente, a Computação Sustentável (Green Computing), que tem por objetivo prover um conjunto de práticas voltadas para a computação de modo que minimize-se o impacto ambiental (KURP, 2008).
Em sistemas computacionais, a eficiência energética pode ser obtida através de otimizações tanto de hardware como software, desde o projeto do circuito, passando pelo sistema operacional, compiladores, chegando até o nível de aplicação. Contudo, tem-se como limitante da redução de consumo que os requisitos temporais dos aplicativos continuem sendo atendidos, mesmo que possam ocorrer perdas no desempenho.
Com o advento de arquiteturas multicore, a programação paralela tem papel fundamental na melhoria da eficiência, por fazer melhor proveito dos recursos de hardwares disponíveis e aumentar o desempenho das aplicações (MÓRet al., 2010). Um modelo de programação concorrente muito utilizado é o multithreaded (ANDREWS, 2000). Neste modelo, o paralelismo é explicitado por threads, que compartilham a memória por padrão. A comunicação entre threads concorrentes é feita através da escrita e/ou leitura em variáveis compartilhadas e há necessidade de utilizar-se de mecanismos de sincronização para garantir a integridade e