Paralelizace v programu metodou konečných prvků (MKP) označuje proces rozdělení a rozdělení výpočetních úloh mezi více procesorů nebo jader s cílem urychlit analýzu a simulaci složitých inženýrských problémů. Paralelní výpočty umožňují softwaru zpracovávat rozsáhlejší a složitější simulace využitím výkonu moderních vícejádrových procesorů a dokonce i distribuovaných výpočetních clusterů.
Zde jsou některé klíčové aspekty paralelizace v programech MKP:
Dekompozice domén : Jedním z běžných přístupů k paralelizaci je rozdělení oblasti simulace na menší subdomény. Každá subdoména je pak přiřazena jinému procesoru nebo jádru a výpočty se provádějí současně na těchto samostatných částech. Po dokončení lokálních výpočtů se výsledky spojí do celkového řešení.
Tato technologie se používá v programech RFEM 6 a RSTAB 9 pro paralelní výpočet zatěžovacích stavů a kombinací zatížení. Pro každé jádro se spustí instance řešiče, která následně počítá zatěžovací stavy nebo kombinace zatížení jeden po druhém.
Vícevláknové zpracování a vícenásobné zpracování : MKP software může používat vícevláknové a multiprocesní techniky pro paralelizaci výpočtů. Multithreading znamená rozdělení jednoho programu na menší vlákna, která lze spouštět současně. Multiprocesing znamená, že běží více nezávislých procesů nebo úloh současně.
Obě techniky se používají v programu RFEM 6.
Pro paralelní výpočet zatěžovacích stavů a kombinací zatížení se spustí několik nezávislých procesů řešiče. Jedná se o techniku multiprocessingu.
Pokud se použije přímý řešič pro individuální výpočet zatěžovacího stavu nebo kombinace zatížení, rozdělí se zatížení do několika vláken pro řešení soustavy rovnic.
Škálovatelnost : Škálovatelnost udává, jak dobře MKP software dokáže pracovat s rostoucím počtem procesorů nebo jader. Dobře navržený paralelní MKP software by měl vykazovat dobrou škálovatelnost, což znamená, že s přidáním více procesorů se výrazně zvýší výkon a zkrátí se doba simulace.
Paralelní knihovny a API : Mnoho softwarových balíčků pro MKP využívá pro efektivní implementaci paralelizace knihovny paralelních programů a API ( Application Programming Interfaces ). Patří mezi ně například OpenMP, CUDA (pro paralelizaci GPU) a další.
OpenMP se v programu RFEM 6 používá pro implementaci multithreadingu.
CUDA se v programu RFEM 6 nepoužívá. Výpočet proto nelze provést na grafických kartách nebo podobných výpočetních akcelerátorech.
Paralelizace řešiče : V MKP simulacích je řešení lineárních soustav rovnic častým úzkým místem. Pokročilé řešiče lze paralelizovat pro urychlení řešení.
Preprocessing a postprocessing : Zatímco velká část pozornosti je věnována paralelizaci fáze řešiče, lze paralelizaci použít také pro další aspekty analýzy MKP, včetně úloh předzpracováním (generování sítě, nastavení modelu) a postprocessingu (vizualizace, analýza dat).
V programech RFEM 6 a RSTAB 9 se používá paralelizace pomocí multithreadingu jak pro preprocessing, tak pro postprocessing.
Efektivní paralelizace v MKP programech může výrazně zkrátit dobu simulace, což umožňuje inženýrům a výzkumníkům efektivně analyzovat rozsáhlejší a složitější problémy.