La paralelización en el software del método de elementos finitos (MEF) se refiere al proceso de dividir y distribuir las tareas computacionales entre múltiples procesadores o núcleos para acelerar el análisis y la simulación de problemas de ingeniería complejos. La computación paralela permite que el software maneje simulaciones más grandes y complejas al aprovechar la potencia de las CPU multinúcleo modernas e incluso los clústeres de computación distribuida.
Aquí hay algunos aspectos clave de la paralelización en el software FEM:
Descomposición del dominio : Un enfoque común para la paralelización implica dividir el dominio de simulación en subdominios más pequeños. Luego, cada subdominio se asigna a un procesador o núcleo diferente, y los cálculos se realizan simultáneamente en estas partes separadas. Una vez que se completan los cálculos locales, los resultados se combinan para obtener la solución general.
Memoria compartida frente a memoria distribuida : La paralelización se puede lograr de dos formas principales: la paralelización de la memoria compartida y la paralelización de la memoria distribuida. En la paralelización de memoria compartida, múltiples procesadores o núcleos acceden a la misma memoria, mientras que en la paralelización de memoria distribuida cada procesador tiene su propia memoria, y la comunicación entre procesadores es necesaria para intercambiar información.
Multiproceso y multiprocesamiento : El software FEM puede usar técnicas de subprocesos múltiples y multiprocesamiento para paralelizar los cálculos. Los subprocesos múltiples implican dividir un solo programa en subprocesos más pequeños que se pueden ejecutar simultáneamente. El multiprocesamiento implica ejecutar múltiples procesos o tareas independientes simultáneamente.
Escalabilidad : La escalabilidad se refiere a qué tan bien el software FEM puede manejar un número creciente de procesadores o núcleos. Un software de MEF paralelo bien diseñado debería mostrar una buena escalabilidad, lo que significa que a medida que se agregan más procesadores, la mejora del rendimiento es significativa y el tiempo de simulación disminuye.
Equilibrio de carga : El equilibrio de carga es esencial para garantizar que la carga de trabajo computacional se distribuya uniformemente entre todos los procesadores. Un desequilibrio en la carga de trabajo puede llevar a que algunos procesadores estén inactivos mientras que otros se sobrecargan, lo que resulta en una paralelización ineficiente.
Bibliotecas paralelas y API : Muchos paquetes de software FEM aprovechan las bibliotecas de programación paralela y las API ( interfaces de programación de aplicaciones) para implementar la paralelización de manera efectiva. Los ejemplos incluyen OpenMP, MPI ( interfaz de paso de mensajes ), CUDA (para la paralelización de GPU) y otros.
Paralelización del solucionador : En las simulaciones por el método de los elementos finitos, la solución de sistemas lineales de ecuaciones es un cuello de botella común. Los solucionadores avanzados se pueden paralelizar para mejorar la velocidad de la solución. Los solucionadores iterativos como el método del gradiente conjugado pueden beneficiarse del cálculo en paralelo.
Preprocesamiento y posprocesamiento : Si bien gran parte de la atención se centra en la paralelización de la fase del solucionador, la paralelización también se puede aplicar a otros aspectos del análisis por el MEF, incluidas las tareas de preprocesamiento (generación de mallas, configuración del modelo) y el posprocesamiento (visualización, análisis de datos).
La paralelización eficaz en el software del MEF puede reducir significativamente los tiempos de simulación, lo que permite a los ingenieros e investigadores analizar problemas más grandes y complejos de manera eficiente.