A paralelização no software Método de elementos finitos (MEF) refere-se ao processo de dividir e distribuir tarefas computacionais entre vários processadores ou núcleos com o objetivo de acelerar a análise e a simulação de problemas de engenharia complexos. A computação paralela permite ao software efetuar simulações maiores e mais complexas, utilizando o poder dos processadores multinúcleo modernos e até mesmo de aglomerados computacionais distribuídos.
Aqui estão alguns aspetos-chave sobre a paralelização no software de MEF:
Decomposição de domínio : Uma abordagem comum para a paralelização envolve dividir o domínio de simulação em subdominários menores. Cada subcampo é então atribuído a um processador ou núcleo diferente e os cálculos são realizados simultaneamente nestas partes separadas. Assim que os cálculos locais estão concluídos, os resultados são combinados para obter a solução global.
Memória partilhada versus memória distribuída A paralelização pode ser alcançada de duas formas principais – paralelização de memória partilhada e paralelização de memória distribuída. Na paralelização de memória partilhada, vários processadores ou núcleos acedem à mesma memória, enquanto que na paralelização de memória distribuída cada processador tem a sua própria memória e a comunicação entre os processadores é necessária para a troca de informações.
Multissegamento e multiprocessamento : Software de MEF pode utilizar técnicas de multithlearning e multiprocessamento para paralelizar os cálculos. A utilização de vários threads envolve a divisão de um único programa em threads menores que podem ser executados simultaneamente. O multiprocessamento envolve a execução simultânea de vários processos ou tarefas independentes.
Escalabilidade : Escalabilidade refere-se ao quão bem o software MEF pode lidar com um número crescente de processadores ou núcleos. Um software de MEF paralelo bem dimensionado deve exibir uma boa escalabilidade, o que significa que à medida que são adicionados mais processadores, a melhoria do desempenho é significativa e o tempo de simulação diminui.
Equilíbrio de carga : O equilíbrio de carga é essencial para garantir que a carga de trabalho computacional é distribuída uniformemente entre todos os processadores. Um desequilíbrio na carga de trabalho pode fazer com que alguns processadores fiquem ocos enquanto outros estão sobrecarregados, resultando numa paralelização ineficiente.
Bibliotecas paralelas e APIs : Muitos pacotes de software de MEF utilizam bibliotecas de programação paralela e APIs ( interfaces de programação de aplicações) para implementar a paralelização de forma eficaz. Exemplos incluem o OpenMP, MPI ( Interface de troca de mensagens ), CUDA (para paralelização de GPU) etc.
Paralelização do solucionador : Nas simulações MEF, a solução de sistemas lineares de equações é um estrangulamento comum. Os solucionadores avançados podem ser paralelizados para melhorar a velocidade da resolução. Solucionadores iterativos como o Conjugate Gradient Method podem tirar proveito da análise paralela.
Pré-processamento e pós -processamento: Enquanto a maior parte do foco está na paralelização da fase do solucionador, a paralelização também pode ser aplicada a outros aspetos da análise de MEF, incluindo as tarefas de pré-processamento (geração de malha, configuração do modelo) e pós-processamento (visualização, análise de dados).
A paralelização efetiva no software de MEF pode reduzir significativamente os tempos de simulação, permitindo que engenheiros e investigadores analisem problemas maiores e mais complexos de forma eficiente.