Parallelisierung in Finite-Elemente-Methode-Software (FEM) bezieht sich auf den Prozess, bei dem Rechenaufgaben auf mehrere Prozessoren oder Kerne aufgeteilt und verteilt werden, um die Analyse und Simulation komplexer Ingenieurprobleme zu beschleunigen. Parallele Berechnung ermöglicht es der Software, größere und komplexere Simulationen durchzuführen, indem sie die Leistung moderner Mehrkern-CPUs und sogar verteilter Rechencluster nutzt.
Hier sind einige wichtige Aspekte der Parallelisierung in FEM-Software:
Bereichszerlegung : Ein gängiger Ansatz zur Parallelisierung ist die Unterteilung des Simulationsbereichs in kleinere Teilbereiche. Jede Teilbereiche werden dann einem anderen Prozessor oder Kern zugewiesen und Berechnungen werden nebenläufig auf diesen separaten Teilen durchgeführt. Sobald die lokalen Berechnungen abgeschlossen sind, werden die Ergebnisse kombiniert, um die Gesamtlösung zu erhalten.
Gemeinsamer Speicher vs. Verteilter Speicher : Parallelisierung kann im Wesentlichen auf zwei Arten erreicht werden – Parallelisierung des gemeinsam genutzten Speichers und Parallelisierung des verteilten Speichers. Bei gemeinsamer Speicherparallelisierung greifen mehrere Prozessoren oder Kerne auf denselben Speicher zu, während bei verteilter Speicherparallelisierung jeder Prozessor über seinen eigenen Speicher verfügt und eine Kommunikation zwischen den Prozessoren zum Austausch von Informationen notwendig ist.
Multithreading und Multiprocessing : FEM-Software kann Multithreading- und Multiprocessing-Techniken verwenden, um Berechnungen zu parallelisieren. Beim Multithreading wird ein einzelnes Programm in kleinere Threads zerlegt, die gleichzeitig ausgeführt werden können. Bei der Mehrfachverarbeitung geht es darum, mehrere unabhängige Prozesse oder Aufgaben gleichzeitig auszuführen.
Skalierbarkeit : Skalierbarkeit beschreibt, wie gut eine FEM-Software mit einer steigenden Anzahl von Prozessoren oder Kernen umgehen kann. Eine gut konzipierte parallele FEM-Software sollte eine gute Skalierbarkeit aufweisen, d. h. die Leistungssteigerung ist erheblich und die Simulationszeit nimmt ab, wenn mehr Prozessoren hinzugefügt werden.
Lastverteilung : Lastverteilung sorgt dafür, dass die Rechenlast gleichmäßig auf alle Prozessoren verteilt wird. Eine ungleichmäßige Lastauslastung kann dazu führen, dass einige Prozessoren im Dauerbetrieb arbeiten, während andere überlastet sind, was zu einer ineffizienten Parallelisierung führt.
Parallele Bibliotheken und APIs : Viele FEM-Softwarepakete nutzen parallele Programmierbibliotheken und APIs ( Application Programming Interfaces ), um die Parallelisierung effektiv umzusetzen. Beispiele hierfür sind OpenMP, MPI ( Nachricht Passing Interface ), CUDA (für GPU-Parallelisierung) und andere.
Solver-Parallelisierung : In FEM-Simulationen ist die Lösung linearer Gleichungssysteme ein häufiges Nadelöhr. Erweiterte Solver können parallelisiert werden, um die Lösungsgeschwindigkeit zu verbessern. Iterative Solver wie die Conjugate Gradient Method können von der parallelen Berechnung profitieren.
Vor- und Nachbearbeitung : Während ein Großteil des Fokus auf der Parallelisierung der Solver-Phase liegt, kann die Parallelisierung auch auf andere Aspekte der FEM-Analyse angewendet werden, einschließlich Aufgaben vor der Verarbeitung (Netzgenerierung, Modellaufbau) und Nachbearbeitung (Visualisierung, Datenanalyse).
Eine effektive Parallelisierung in FEM-Software kann die Simulationszeiten erheblich verkürzen, sodass Ingenieure und Forscher größere und komplexere Probleme effizient analysieren können.