Распараллеливание в методе конечных элементов (МКЭ) - это процесс разделения и распределения вычислительных задач между несколькими процессорами или ядрами в целях ускорения анализа и моделирования сложных инженерных задач. Параллельные вычисления позволяют программному обеспечению выполнять более масштабные и сложные моделирования за счет использования возможностей современных многоядерных процессоров и даже распределенных вычислений.
Вот некоторые ключевые аспекты распараллеливания в программе МКЭ:
Декомпозиция области : Один из распространенных подходов к распараллеливанию включает в себя разделение области моделирования на меньшие подобласти. Затем каждая подобласть присваивается другому процессору или ядру, и вычисления выполняются одновременно на этих отдельных частях. После завершения локальных расчетов, результаты объединяются для получения общего решения.
Общая память и распределенная память : Распараллеливание может быть достигнуто двумя основными способами - распараллеливание с общей памятью и распараллеливание распределенной памяти. При распараллеливании с общей памятью несколько процессоров или ядер обращаются к одной и той же памяти, в то время как при распараллеливании с распределенной памятью у каждого процессора есть собственная память, и для обмена информацией между процессорами необходима коммуникация.
Многопоточность и многопроцессорность : Программа МКЭ может использовать методы многопотока и многопроцессорности для распараллеливания вычислений. Многопоточность включает в себя разделение одной программы на более мелкие потоки, которые могут выполняться одновременно. Многопроцессорность включает одновременный запуск нескольких независимых процессов или задач.
Масштабируемость : Масштабируемость означает, насколько хорошо программа МКЭ может обрабатывать растущее количество процессоров или ядер. Качественно разработанное программное обеспечение для параллельных расчетов по МКЭ должно демонстрировать хорошую масштабируемость, это означает, что с добавлением новых процессоров будет значительно улучшаться производительность, а время моделирования уменьшается.
Баланс нагрузки : Баланс нагрузки необходим для обеспечения равномерного распределения вычислительной нагрузки между всеми процессорами. Дисбаланс в рабочей нагрузке может привести к простою некоторых процессоров, в то время как другие будут перегружены, что приведет к неэффективному распараллеливанию.
Параллельные библиотеки и API : Многие пакеты программного обеспечения МКЭ используют библиотеки параллельного программирования и API (интерфейсы прикладного программирования ) для эффективной реализации распараллеливания. Примерами являются OpenMP, MPI ( интерфейс передачи сообщений ), CUDA (для распараллеливания графических процессоров) и другие.
Решатель распараллеливания : В моделировании по МКЭ довольно часто встречается решение линейных систем уравнений. Сложные решатели можно распараллелить для увеличения скорости решения. Итерационные решатели, такие как метод сопряженных градиентов, могут извлечь выгоду из параллельных вычислений.
Предварительная и постобработка : Хотя основное внимание уделяется распараллеливанию фазы решателя, распараллеливание также может быть применено к другим аспектам анализа МКЭ, включая задачи предварительной обработки (создание сетки, настройка модели) и постобработка (визуализация, анализ данных).
Эффективное распараллеливание в программе МКЭ может значительно сократить время моделирования, что позволяет инженерам и исследователям эффективно анализировать более масштабные и сложные проблемы.