O número elevado de recursos computacionais sub-aproveitados em aglomerados heterogêneos de computadores pessoais, bem como de estações de trabalho conectadas por uma rede de alta velocidade viabiliza a construção de um ambiente de sistemas distribuídos que oferece grande capacidade computacional. Neste trabalho, vamos mostrar que podemos obter um algoritmo paralelo não trivial a partir do método de transformação de dependências. Este algoritmo paralelo passará por uma série de transformações com o intuito de adequar-se ao modelo realístico CGM, que introduziu o conceito de granularidade grossa em rodadas de superpassos de comunicação. O resultado desta operação é um algoritmo sistólico paralelo adequado a ambientes distribuídos com elementos homogêneos devido à grande dependência de dados. O objetivo deste estudo é demonstrar como a aplicação de redundância em algoritmos sistólicos pode trazer benefícios em ambientes heterogêneos. a demonstração da aplicação de redundância será baseada no alforitmo sistólico de multiplicação de matrizes que recebe duas matrizes n x n e executa a multiplicação em (p IND. 2) processadores. Com uma redundância de grau r, o problema passa a ser processado por p x p x r processadores, agrupados em (p IND. 2) grupos de computação redundante. Em nossos experimentos executados no cluster Biowulf de 16 nós, obtivemos um pequeno acréscimo de overhead para o controle de redundância. Contudo, a execução do algoritmo sistólico redundante em ambientes heterogêneos simulados alcançou com grande êxito um desempenho estável e até mesmo superior ao algoritmo original.

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