La parallélisation dans le logiciel de la méthode des éléments finis (MEF) se réfère au processus de division et de distribution des tâches de calcul entre plusieurs processeurs ou cœurs afin d'accélérer l'analyse et la simulation des problèmes d'ingénierie complexes. Le calcul parallèle permet au logiciel de gérer des simulations plus importantes et plus complexes en exploitant la puissance des processeurs multi-cœur modernes et même des groupes de calcul distribués.
Voici quelques aspects clés de la parallélisation dans le logiciel de calcul aux éléments finis :
Division du domaine : Une approche courante de la parallélisation consiste à diviser le domaine de simulation en sous-champs plus petits. Chaque sous-domaine est ensuite assigné à un processeur ou un cœur différent, et les calculs sont effectués simultanément sur ces parties distinctes. Une fois les calculs locaux terminés, les résultats sont combinés pour obtenir la solution globale.
Mémoire partagée ou mémoire distribuée : La parallélisation peut être obtenue de deux manières principales - la parallèle de la mémoire partagée et la parallèle de la mémoire distribuée. Dans le cas de la mémoire parallèle, plusieurs processeurs ou cœurs accèdent à la même mémoire, alors que chaque processeur dispose de sa propre mémoire et que la communication entre les processeurs est nécessaire pour échanger des informations.
Multithreading et multitraitement : Les logiciels de calcul aux éléments finis peuvent utiliser des techniques de multithreading et de multitraitements pour paralléliser les calculs. Le multithreading consiste à diviser un programme unique en filetages plus petits qui peuvent être exécutés simultanément. Le multitraitement consiste à exécuter simultanément plusieurs processus ou tâches indépendants.
Échelonnage : L'échelonnabilité fait référence à la manière dont un logiciel MEF peut gérer un nombre croissant de processeurs ou de cœurs. Un logiciel MEF parallèle bien conçu doit présenter une bonne scalabilité, ce qui signifie que l'amélioration des performances est significative et que le temps de simulation diminue.
Équilibre des charges : L'équilibre des charges est essentiel pour que la charge de calcul soit uniformément répartie sur tous les processeurs. Un déséquilibre de la charge de travail peut faire que certains processeurs cessent de fonctionner alors que d'autres sont surchargés, ce qui entraîne un parallélisation inefficace.
Bibliothèques parallèles et APIs : De nombreux logiciels de calcul aux éléments finis tirent parti des bibliothèques de programmation parallèle et des API ( interfaces de programmation d'application ) pour mettre en œuvre une parallélisation efficace. Les exemples incluent Openmp, MPI ( interface de passage de message ), CUDA (pour la parallélisation GPU), etc.
Parallélisation du solveur : Dans les simulations aux éléments finis, la solution des systèmes d'équations linéaires est un problème courant. Des solveurs avancés peuvent être parallèles pour accélérer la solution. Les solveurs itératifs tels que la méthode du gradient conjugé peuvent bénéficier d'un calcul parallèle.
Prétraitement et post-traitement : Bien que l'accent soit mis sur la parallélisation de la phase du solveur, la parallélisation peut également être appliquée à d'autres aspects de l'analyse aux éléments finis, y compris les tâches de prétraitement (génération du maillage, configuration du modèle) et du post-traitement (visualisation, analyse des données).
La parallélisation efficace dans le logiciel de MEF peut réduire considérablement les temps de simulation, permettant aux ingénieurs et aux chercheurs d'analyser des problèmes plus grands et plus complexes.