Los cuellos de botella y desequilibrios en programas paralelos pueden afectar significativamente el rendimiento de la ejecución en paralelo. Encontrar estos cuellos de botella es un problema clave en el análisis de rendimiento de los programas MPI, especialmente a gran escala. Una de las formas de descubrir los cuellos de botella es analizar el camino crítico del programa paralelo: el camino de ejecución más largo en el grafo de actividad del programa. Hay varios métodos para encontrar el camino crítico; sin embargo, la mayoría de ellos experimentan una caída de rendimiento al escalar. En este documento, analizamos varios métodos de búsqueda del camino crítico basados en algoritmos clásicos de Dijkstra y Delta-stepping junto con el algoritmo propuesto basado en ordenamiento topológico. Se presentan los algoritmos correspondientes para cada enfoque, incluidas mejoras adicionales para aumentar el rendimiento. Se analizan y discuten la implementación de los algoritmos y el rendimiento resultante para varias aplicaciones de referencia (NAS Parallel Benchmarks, CP2K, OpenFOAM, LAMMPS y MiniFE).