Paralelizace v programu metodou konečných prvků (MKP) označuje proces rozdělení a rozdělení výpočetních úloh mezi více procesorů nebo jader s cílem urychlit analýzu a simulaci složitých inženýrských problémů. Paralelní výpočty umožňují softwaru zpracovávat rozsáhlejší a složitější simulace využitím výkonu moderních vícejádrových procesorů a dokonce i distribuovaných výpočetních clusterů.
Zde jsou některé klíčové aspekty paralelizace v programech MKP:
Dekompozice domén : Jedním z běžných přístupů k paralelizaci je rozdělení oblasti simulace na menší subdomény. Každá subdoména je pak přiřazena jinému procesoru nebo jádru a výpočty se provádějí současně na těchto samostatných částech. Po dokončení lokálních výpočtů se výsledky spojí do celkového řešení.
Sdílená paměť vs. distribuovaná paměť : Paralelizace lze dosáhnout dvěma hlavními způsoby - paralelizací sdílené paměti a paralelizací distribuované paměti. Při paralelizaci sdílené paměti má více procesorů nebo jader přístup ke stejné paměti, zatímco při paralelizaci s distribuovanou pamětí má každý procesor svou vlastní paměť a pro výměnu informací je nutná komunikace mezi procesory.
Vícevláknové zpracování a vícenásobné zpracování : MKP software může používat vícevláknové a multiprocesní techniky pro paralelizaci výpočtů. Multithreading znamená rozdělení jednoho programu na menší vlákna, která lze spouštět současně. Multiprocesing znamená, že běží více nezávislých procesů nebo úloh současně.
Škálovatelnost : Škálovatelnost udává, jak dobře MKP software dokáže pracovat s rostoucím počtem procesorů nebo jader. Dobře navržený paralelní MKP software by měl vykazovat dobrou škálovatelnost, což znamená, že s přidáním více procesorů se výrazně zvýší výkon a zkrátí se doba simulace.
Vyrovnání zatížení : Vyrovnávání zatížení je nezbytné pro zajištění rovnoměrného rozložení výpočetní zátěže mezi všechny procesory. Nerovnováha v pracovním zatížení může vést k tomu, že některé procesory běží naprázdno, zatímco jiné jsou přetížené, což vede k neúčinnosti paralelizace.
Paralelní knihovny a API : Mnoho softwarových balíčků pro MKP využívá pro efektivní implementaci paralelizace knihovny paralelních programů a API ( Application Programming Interfaces ). Jedná se například o OpenMP, MPI ( Message Passing Interface ), CUDA (pro paralelizaci GPU) a další.
Paralelizace řešiče : V MKP simulacích je řešení lineárních soustav rovnic častým úzkým místem. Pokročilé řešiče lze paralelizovat pro urychlení řešení. Iterativní řešiče, jako je metoda sdružených gradientů, mohou těžit z paralelního výpočtu.
Preprocessing a postprocessing : Zatímco velká část pozornosti je věnována paralelizaci fáze řešiče, lze paralelizaci použít také pro další aspekty analýzy MKP, včetně úloh předzpracováním (generování sítě, nastavení modelu) a postprocessingu (vizualizace, analýza dat).
Efektivní paralelizace v MKP programech může výrazně zkrátit dobu simulace, což umožňuje inženýrům a výzkumníkům efektivně analyzovat rozsáhlejší a složitější problémy.