Com que problemas de paralelização estás familiarizado?

Corrida de dados (Condições de corrida): Vários threads acessam simultaneamente dados compartilhados, e a ordem de acesso afeta o resultado.

Deadlock (Interbloqueio): Dois ou mais threads esperam liberar recursos que estão sendo utilizados por outros threads, entrando em um estado de espera mútua.

Fome (Starvation): Um thread com baixa prioridade ou com agendamento desfavorável não consegue acessar constantemente os recursos necessários, enquanto outros threads os utilizam.

Testes e depuração: Sistemas paralelos são mais difíceis de depurar devido à ordem imprevisível de execução dos threads e à dependência dos resultados do tempo.

Carga nos recursos: Um número excessivo de threads pode levar a alto consumo de memória, CPU e custos aumentados de troca de contexto.

Indeterminismo: Os resultados da execução de um programa paralelo podem variar a cada execução devido a diferentes ordens de execução dos threads. Isso torna mais difícil reproduzir erros.

Divisão de dados e sincronização: A divisão correta de dados e o uso de mecanismos de sincronização (mutexes, semáforos, barreiras) são necessários para evitar problemas, mas seu uso incorreto pode causar outras dificuldades.

Escalabilidade: O uso eficiente do paralelismo em um maior número de núcleos / processadores nem sempre escala linearmente o desempenho devido aos custos de sincronização e coordenação.

Custos de criação e gerenciamento de threads: Criar, iniciar e terminar threads requer tempo e recursos.

Compatibilidade com bibliotecas e frameworks: Algumas bibliotecas não são seguras para threads, exigindo cuidado adicional ao usá-las em código paralelo.