Parallelisierung in FEM-Software (Finite-Elemente-Methode) bezeichnet den Prozess der Aufteilung und Verteilung von Rechenaufgaben auf mehrere Prozessoren oder Kerne, um die Analyse und Simulation komplexer technischer Probleme zu beschleunigen. Durch paralleles Rechnen kann die Software größere und komplexere Simulationen bewältigen, indem sie die Leistung moderner Multi-Core-CPUs und sogar verteilter Rechencluster nutzt.
Hier sind einige wichtige Aspekte der Parallelisierung in FEM-Software:
Gebietszerlegung: Ein gängiger Ansatz zur Parallelisierung besteht darin, das Simulationsgebiet in kleinere Teilgebiete zu unterteilen. Jedes Teilgebiet wird dann einem anderen Prozessor oder Kern zugewiesen und die Berechnungen werden gleichzeitig auf diesen separaten Teilen durchgeführt. Sobald die lokalen Berechnungen abgeschlossen sind, werden die Ergebnisse kombiniert, um die Gesamtlösung zu erhalten.
Diese Technologie wird in RFEM 6 und RSTAB 9 für die parallele Berechnung von Lastfällen und Lastkombinationen verwendet. Für jeden Kern wird eine Solver-Instanz gestartet, die dann nacheinander Lastfälle bzw. Lastkombinationen berechnet.
Multithreading und Multiprocessing: FEM-Software kann Multithreading- und Multiprocessing-Techniken verwenden, um Berechnungen zu parallelisieren. Beim Multithreading wird ein einzelnes Programm in kleinere Threads unterteilt, die gleichzeitig ausgeführt werden können. Beim Multiprocessing werden mehrere unabhängige Prozesse oder Aufgaben gleichzeitig ausgeführt.
Beide Techniken werden in RFEM 6 verwendet.
Für die parallele Berechnung von Lastfällen und Lastkombinationen werden mehrere unabhängige Solver-Prozesse gestartet. Dies ist die Multiprocessing-Technik.
Wird der direkte Löser für die Einzelberechnung eines Lastfalls oder einer Lastkombination verwendet, wird die Arbeitslast zur Lösung des Gleichungssystems auf mehrere Threads aufgeteilt.
Skalierbarkeit: Skalierbarkeit bezieht sich darauf, wie gut FEM-Software mit einer steigenden Anzahl von Prozessoren oder Kernen umgehen kann. Eine gut konzipierte parallele FEM-Software sollte eine gute Skalierbarkeit aufweisen, was bedeutet, dass mit zunehmender Anzahl von Prozessoren die Leistungssteigerung erheblich ist und die Simulationszeit sinkt.
Parallele Bibliotheken und APIs: Viele FEM-Softwarepakete nutzen parallele Programmierbibliotheken und APIs (Application Programming Interfaces) zur effektiven Umsetzung der Parallelisierung. Beispiele hierfür sind OpenMP, CUDA (für die GPU-Parallelisierung) und weitere.
OpenMP wird in RFEM 6 für die Implementierung von Multithreading verwendet.
CUDA wird in RFEM 6 nicht verwendet. Die Berechnung kann daher nicht auf Grafikkarten oder ähnlichen Rechenbeschleunigern durchgeführt werden.
Solver-Parallelisierung: In FEM-Simulationen ist die Lösung linearer Gleichungssysteme häufig ein Engpass. Fortschrittliche Solver können parallelisiert werden, um die Lösungsgeschwindigkeit zu verbessern.
Vorverarbeitung und Nachbearbeitung: Während der Schwerpunkt vor allem auf der Parallelisierung der Solver-Phase liegt, kann die Parallelisierung auch auf andere Aspekte der FEM-Analyse angewendet werden, darunter Vorverarbeitungsaufgaben (Netzgenerierung, Modelleinrichtung) und Nachbearbeitung (Visualisierung, Datenanalyse).
Sowohl bei der Vor- als auch bei der Nachbearbeitung wird in RFEM 6 und RSTAB 9 die Parallelisierung durch Multithreading eingesetzt.
Eine effektive Parallelisierung in FEM-Software kann die Simulationszeiten erheblich verkürzen, sodass Ingenieure und Forschende größere und komplexere Probleme effizient analysieren können.