Il software di parallelizzazione nel metodo degli elementi finiti (FEM) si riferisce al processo di divisione e distribuzione di compiti di calcolo tra più processori o core al fine di accelerare l'analisi e la simulazione di problemi ingegneristici complessi. Il calcolo parallelo consente al software di gestire simulazioni più grandi e complesse sfruttando la potenza delle moderne CPU multi-core e persino dei cluster di calcolo distribuito.
Ecco alcuni aspetti chiave della parallelizzazione nel software FEM:
Decomposizione del dominio : Un approccio comune alla parallelizzazione prevede la divisione del dominio di simulazione in sottodomini più piccoli. Ogni sottodominio viene quindi assegnato a un processore o core diverso e i calcoli vengono eseguiti contemporaneamente su queste parti separate. Una volta completati i calcoli locali, i risultati vengono combinati per ottenere la soluzione complessiva.
Memoria condivisa e memoria distribuita : La parallelizzazione può essere ottenuta in due modi principali: parallelizzazione della memoria condivisa e parallelizzazione della memoria distribuita. Nella parallelizzazione della memoria condivisa, più processori o core accedono alla stessa memoria, mentre nella parallelizzazione della memoria distribuita ogni processore ha la propria memoria e la comunicazione tra i processori è necessaria per lo scambio di informazioni.
Multithreading e Multiprocessing : Il software FEM può utilizzare tecniche di multithreading e multielaborazione per parallelizzare i calcoli. Il multithreading comporta la divisione di un singolo programma in thread più piccoli che possono essere eseguiti contemporaneamente. La multielaborazione comporta l'esecuzione simultanea di più processi o attività indipendenti.
Scalabilità : La scalabilità si riferisce al modo in cui il software FEM può gestire un numero crescente di processori o core. Un software FEM parallelo ben progettato dovrebbe mostrare una buona scalabilità, il che significa che con l'aggiunta di più processori, il miglioramento delle prestazioni è significativo e il tempo di simulazione diminuisce.
Bilanciamento del carico : Il bilanciamento del carico è essenziale per garantire che il carico di lavoro di calcolo sia distribuito uniformemente tra tutti i processori. Uno squilibrio nel carico di lavoro può portare a inattività di alcuni processori mentre altri sono sovraccarichi, con conseguente parallelizzazione inefficiente.
Librerie parallele e API : Molti pacchetti software FEM sfruttano le librerie di programmazione parallela e le API ( Application Programming Interfaces ) per implementare la parallelizzazione in modo efficace. Gli esempi includono OpenMP, MPI ( Message Passing Interface ), CUDA (per la parallelizzazione della GPU) e altri.
Parallelizzazione del risolutore : Nelle simulazioni FEM, la soluzione di sistemi lineari di equazioni è un collo di bottiglia comune. I risolutori avanzati possono essere parallelizzati per migliorare la velocità della soluzione. I solutori iterativi come il metodo del gradiente coniugato possono trarre vantaggio dal calcolo parallelo.
Pre-elaborazione e post-elaborazione : Mentre gran parte dell'attenzione si concentra sulla parallelizzazione della fase del risolutore, la parallelizzazione può essere applicata anche ad altri aspetti dell'analisi FEM, comprese le attività di pre-elaborazione (generazione di mesh, impostazione del modello) e di post-elaborazione (visualizzazione, analisi dei dati).
Un'efficace parallelizzazione nel software FEM può ridurre significativamente i tempi di simulazione, consentendo a ingegneri e ricercatori di analizzare in modo efficiente problemi più grandi e complessi.