Параллелизация в программном обеспечении метода конечных элементов (МКЭ) относится к процессу разбиения и распределения вычислительных задач среди нескольких процессоров или ядер с целью ускорения анализа и моделирования сложных инженерных задач. Параллельные вычисления позволяют программному обеспечению обрабатывать более крупные и сложные моделирования, используя мощность современных многоядерных процессоров и даже распределённых вычислительных кластеров.
Вот некоторые ключевые аспекты параллелизации в программном обеспечении МКЭ:
Декомпозиция области: Один из распространённых подходов к параллелизации включает разбиение области моделирования на меньшие подобласти. Каждая подобласть затем назначается на другой процессор или ядро, и вычисления выполняются параллельно на этих отдельных частях. После завершения локальных вычислений результаты объединяются для получения общего решения.
Эта технология используется в RFEM 6 и RSTAB 9 для параллельного расчёта нагружений и комбинаций нагружений. Для каждого ядра запускается экземпляр решателя, который затем рассчитывает нагружения или комбинации нагружений поочерёдно.
Многопоточность и многопроцессорность: Программное обеспечение МКЭ может использовать техники многопоточности и многопроцессорности для параллелизации вычислений. Многопоточность включает разбиение одной программы на меньшие потоки, которые могут выполняться параллельно. Многопроцессорность включает выполнение нескольких независимых процессов или задач одновременно.
Обе техники используются в RFEM 6.
Для параллельного расчёта нагружений и комбинаций нагружений запускаются несколько независимых процессов решателя. Это техника многопроцессорности.
Если для индивидуального расчёта нагружения или комбинации нагружений используется прямой решатель, рабочая нагрузка разбивается на несколько потоков для решения системы уравнений.
Масштабируемость: Масштабируемость относится к тому, насколько хорошо программное обеспечение МКЭ может обрабатывать увеличивающееся количество процессоров или ядер. Хорошо разработанное параллельное программное обеспечение МКЭ должно демонстрировать хорошую масштабируемость, что означает, что при добавлении большего количества процессоров улучшение производительности является значительным, а время моделирования сокращается.
Параллельные библиотеки и API: Многие пакеты программного обеспечения МКЭ используют параллельные библиотеки программирования и API (Application Programming Interfaces) для эффективной реализации параллелизации. Примеры включают OpenMP, CUDA (для параллелизации на GPU) и другие.
OpenMP используется в RFEM 6 для реализации многопоточности.
CUDA не используется в RFEM 6. Поэтому вычисления не могут выполняться на графических картах или аналогичных ускорителях вычислений.
Параллелизация решателя: В моделировании МКЭ решение линейных систем уравнений является распространённым узким местом. Продвинутые решатели могут быть параллелизированы для увеличения скорости решения.
Предварительная и постобработка: Хотя основной акцент делается на параллелизации фазы решателя, параллелизация также может применяться к другим аспектам анализа МКЭ, включая задачи предварительной (генерация сетки, настройка модели) и постобработки (визуализация, анализ данных).
В предварительной и постобработке в RFEM 6 и RSTAB 9 используется параллелизация через многопоточность.
Эффективная параллелизация в программном обеспечении МКЭ может значительно сократить время моделирования, позволяя инженерам и исследователям эффективно анализировать более крупные и сложные задачи.