在有限元法（FEM）软件中，并行化是指为了加速复杂工程问题的分析和仿真，在多个处理器或内核之间划分和分配计算任务的过程。 并行计算使软件能够利用现代多核 CPU 甚至分布式计算集群的强大功能来处理更大型和更复杂的模拟。
以下是有限元软件中并行化的一些关键方面：
截面分解： 一种常见的并行化方法是将仿真域划分为更小的子域。 然后将每个子域分配给不同的处理器或内核，在这些不同的部分上并发执行计算。 当局部计算完成后，将各个结果进行组合得到全局解。
共享内存与分布内存： 并行化可以通过两种主要方式实现 - 共享内存并行化和分布内存并行化。 在共享内存并行中，多个处理器或内核访问同一内存，而在分布内存并行中，每个处理器都有自己的内存，处理器之间需要进行通信。
多线程和多处理： 有限元软件可以使用多线程和多处理技术来并行计算。 多线程就是将一个程序划分成可以并发执行的更小的线程。 多处理涉及同时运行多个独立的进程或任务。
可扩展性： 可扩展性是指 FEM 软件对处理器或内核数量不断增加的处理能力。 一个优秀的并行有限元软件应该具有良好的可扩展性。
负载平衡： 负载平衡对于确保计算工作量均匀分布在所有处理器上至关重要。 工作负载的不平衡会导致某些处理器空闲而其他处理器过载，从而导致并行化效率低下。
并行库和应用程序编程接口： 许多 FEM 软件包利用并行编程库和 API（应用程序编程接口）来有效地实现并行化。 示例包括 OpenMP、MPI（消息传递接口）、CUDA（用于 GPU 并行化）等。
求解器并行： 在有限元模拟中，解决线性方程组是一个常见的瓶颈。 高级求解器可以并行化，以提高求解速度。 迭代求解器，例如共轭梯度法，可以从并行计算中获益。
预处理和后处理： 虽然这里重点介绍了求解器阶段的并行化，但并行化也可以应用于有限元分析的其他方面，例如预处理（网格生成、建模）和后处理（可视化、数据分析）。
有限元软件的并行处理可以显着缩短仿真时间，使工程师和研究人员能够高效地分析大型和复杂的问题。