无结构图划分过程有限元任务分配5PFELAC大规模并行计算问题
大规模结构动力学有限元并行计算
大规模结构动力学有限元并行计算1.引言大规模结构动力学有限元并行计算是在计算机技术不断进步的背景下，为了提高结构动力学有限元模拟的计算效率而诞生的技术手段。
随着计算机性能的不断提升，结构动力学有限元模拟的计算需求越来越强，对于传统的串行计算方式已经不能满足要求。
因此，并行计算成为大规模结构动力学有限元模拟的重要手段，对于提高计算效率，缩短计算时间、优化计算结果等方面都有着重要作用。
2.大规模结构动力学计算的特点大规模结构动力学有限元模拟计算其主要特点就是计算规模大、时间长，数据量大、数据处理复杂等方面的特点。
传统的串行计算方式将计算任务划分为多个小任务一步步完成，但是随着计算规模的不断扩大，计算时间变得越来越长，而且CPU处理的数据量也越来越大，数据复杂度也不断提高。
因此串行计算的效率日益降低，这时并行计算成为了必不可少的解决方式。
3.并行计算的优点并行计算使得多个CPU可以同时运行计算程序，计算任务可以分割为多个小任务分配给不同的CPU同时处理，以提高计算效率。
并行计算的另一个优点是，可以充分利用计算机内存，以最大化地提高计算机的计算能力。
并行计算的设计主要需要解决两个问题，第一个问题是如何将计算任务分割为多个小任务，第二个问题是如何有效地协调多个CPU之间的计算任务。
4.并行计算的应用大规模结构动力学有限元并行计算技术的应用领域非常广泛，主要适用于几何复杂、物理特性复杂的结构物动力学问题，是风洞试验、现场试验等一些实验手段无法解决的问题，如飞行器、高速列车、大型工程结构物等动态响应和破坏性分析等。
并行计算技术帮助用户可以通过一种虚拟试验的方式，不断调整和优化结构的设计，以提高结构的性能和安全性。
5.并行计算的挑战虽然并行计算的优点非常明显，但是并行计算的应用也存在着一些比较明显的挑战。
首先，分割任务分配给不同的CPU之后，需要考虑先后顺序和数据的传输，因此需要设计一些特殊的数据传输方式和计算协调方式；其次，并行计算的算法需要进行特殊优化以充分发挥计算机的性能；最后，并行计算的系统设计需要考虑大规模并发操作带来的瓶颈和性能损失。
结构动力学有限元混合分层并行计算方法
结构动力学有限元混合分层并行计算方法结构动力学是研究结构在外界载荷作用下的响应及其稳定性的一门学科。
有限元方法是结构动力学分析中广泛使用的一种数值方法。
为了提高计算效率和精度，混合分层并行计算方法应运而生。
混合分层并行计算方法是指将有限元方法与分层并行计算相结合的一种计算方法。
在结构动力学中，混合分层并行计算方法被广泛应用于解决大型结构的复杂动力学问题。
它通过将结构进行分层划分，将计算任务分配给不同的处理器进行并行计算，从而大幅提高计算速度和效率。
混合分层并行计算方法的基本思想是将结构分为多个子结构，并将每个子结构分配给一个处理器进行计算。
每个处理器独立地计算与其对应的子结构，然后通过通信机制将计算结果交换，并进行整体求解。
这种并行计算方法充分利用了计算机集群的计算能力，提高了计算效率。
在混合分层并行计算方法中，有限元方法被用于对每个子结构进行离散化，并建立相应的有限元模型。
有限元模型中的自由度数目较少，计算量相对较小，可以降低计算复杂度。
同时，分层并行计算策略使得计算任务可以被同时执行，加速了计算速度。
混合分层并行计算方法的应用范围广泛。
例如，在工程领域中，可以用于模拟大型桥梁、高层建筑等结构的动力学响应；在航空航天领域中，可以用于模拟飞机、卫星等复杂结构的动力学特性；在地震工程中，可以用于模拟地震对建筑物的影响等。
混合分层并行计算方法可以准确预测结构的振动特性、动态响应和破坏过程，为结构设计和分析提供了有力的工具。
总之，结构动力学有限元混合分层并行计算方法是一种高效、准确的计算方法。
它通过将结构进行划分和并行计算，充分利用计算机集群的计算能力，实现了大规模结构动力学分析的快速求解。
混合分层并行计算方法在工程领域中的应用潜力巨大，有着广阔的发展前景。
高效处理大规模并行计算的方法与技巧
高效处理大规模并行计算的方法与技巧随着计算机系统的发展和性能的提升，大规模并行计算已经成为解决复杂问题的重要手段之一。
在进行大规模并行计算时，有一些方法与技巧可以帮助我们提高计算效率，使得计算能够更加快速和高效地完成。
本文将介绍一些高效处理大规模并行计算的方法与技巧。
一、任务划分与调度在进行大规模并行计算时，首先需要将任务进行划分，并合理地分配给不同的计算单元进行并行处理。
任务的划分可以根据问题的性质和计算资源的特点来确定，一般可以采用任务划分、数据划分或是任务数据混合划分的方式。
任务划分和调度的优化目标是尽量减少通信和同步开销，提高计算效率。
1.均衡负载在任务划分时，需要尽可能地将计算负载均衡地分配给不同的计算节点，避免计算节点间存在明显的负载不均衡。
负载不均衡会导致某些计算节点的计算任务过重，导致性能下降。
均衡负载可以通过动态调整来实现，可以根据计算节点的工作状态和负载情况，动态地将任务进行重新分配和调度。
2.任务划分策略在进行任务划分时，需要考虑任务之间的依赖关系和数据的共享情况。
可以采用自顶向下或者自底向上的划分策略，将任务分解为更小的子任务，使得子任务之间的依赖关系更加简单和清晰。
同时，还可以根据任务之间的依赖关系和通信模式，采用分层划分或互换划分的方式，减少通信和同步的开销。
二、通信与同步优化在大规模并行计算中，通信和同步操作往往是影响计算性能的重要因素，因此需要通过一些优化技巧来减小通信和同步的开销。
1.减少通信量可以通过减少通信量来减小通信的开销。
可以采用聚集通信和分散通信的方式，将多个小消息合并成一个大消息进行发送，从而减少通信的次数和开销。
此外，还可以通过数据压缩、数据过滤等方法来减小通信数据的大小，提高通信效率。
2.异步通信在进行通信操作时，可以采用异步通信的方式进行。
异步通信可以使发送和接收操作重叠，从而提高计算和通信的效率。
异步通信可以通过非阻塞操作、回调函数等方式来实现。
处理大规模并行计算的方法
处理大规模并行计算的方法近年来，随着计算机技术的飞速发展，大规模并行计算成为了处理大数据和高性能计算的重要手段。
在处理大规模并行计算的过程中，选择合适的方法和技术能够显著提高计算效率和性能。
本文将介绍几种常用的处理大规模并行计算的方法，并探讨其优缺点和适用场景。
一、任务并行任务并行是指将一个大任务分解为多个小任务，并将这些小任务分配给不同的处理单元同时进行计算的方式。
这种方法可以充分利用多台计算机或多个CPU的计算能力，从而提高计算速度和效率。
任务并行的关键是任务的划分和调度，通过合理的任务划分和调度策略，可以实现任务之间的负载均衡，进一步提高计算性能。
二、数据并行数据并行是指将大规模数据分割成多个小数据块，并将这些小数据块分配给不同的处理单元同时进行计算的方式。
这种方法适用于需要对大量数据进行相同操作的场景，如图像处理、数据挖掘等。
数据并行的关键是数据的划分和通信，通过适当的数据划分和高效的通信机制，可以加快计算速度和降低通信开销。
三、流水线并行流水线并行是指将一个大的计算过程分解为多个子计算过程，并通过流水线的方式进行计算。
在流水线并行中，每个子计算过程可以由不同的处理单元并行执行，从而提高计算效率。
流水线并行适用于计算过程具有一定的顺序性和高度可并行性的情况，如图像处理、视频编码等。
然而，流水线并行也面临着任务之间的依赖关系和流水线的平衡问题，需要合理设计和管理。
四、共享内存并行共享内存并行是指多个处理单元共享同一块内存空间，并通过读取和写入内存来进行通信和协调的方式。
这种方法具有内存访问速度快、通信成本低的优势，适用于需要频繁共享数据和协同计算的场景，如并行搜索算法、图计算等。
共享内存并行的关键是处理好并发访问冲突和数据一致性的问题，确保计算结果的准确性和一致性。
综上所述，处理大规模并行计算的方法包括任务并行、数据并行、流水线并行和共享内存并行等。
选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求，需要综合考虑计算规模、计算复杂度、数据通信等因素。
FELAC并行版2.0全新的理念
• 对象技术 有限元计算一般归结为以下六类对象，节点坐标COOR、节点规格数ID、单元信息ELEMENT、 有限元矩阵MATRICE、边值UBF、计算结果UNOD。 • 公式库技术 作为有限元程序研发平台，有限元语言、元件技术和自动生成技术构成了一个有力的开发环 境。然而作为CAE应用软件，为了减少用户对常用公式和算法的编写，方便用户调用已完善的模 块，FELAC提供和建立了公式库和算法库。公式库将提供常用的形函数公式，提供各种坐标系下 的虚功方程表达式等资源。算法库提供常用的算法程序代码。使用时，无需重新编写代码，只 要调用公式库和算法库中的相应程序即可执行计算，极大的方便了用户使用。
FELAC的特色
最本质的多物理场耦合求解平台 最全面支持多核、多处理器系统 灵活扩展的有限元开发环境 全新的有限元并行架构 完全自主知识产权的高性能并行CAE软件 面向高校、科研院所、设计院等，培养自主CAE行业精英
FELAC的基本思想
FELAC的目标是通过输入微分方程表达式和算法之后，就可以得到所有有限元 计算的程序代码，包含串行程序和并行程序。该系统采用一种语言和四种技术开 发而成。 • 有限元语言 FELAC采用自定义的有限元语言作为脚本代码语言，它可以使用户以一种类 似于数学公式书写和推导的方式，非常自然和简单的表达待解问题的微分方程表 达式和算法表达式，并由生成器解释产生完整的有限元计算程序。目前系统支持 C语言。
FELAC并行版2.0全新的理念
有限元语言及编译器（ Finite Element Language And it’s Compiler），以下简称 FELAC）是中国科学院数学与系统科学研究院梁国平研究院于 1983年开始研发的通用有限 元软件平台，是具有国际独创性的有限元计算软件，是 PFEPG系列软件三十年成果（1983 年—2013年）的总结与提升，有限元语言语法比PFEPG更加简练，更加灵活，功能更加强大。 目前已发展到 2.0版本。其核心采用元件化思想来实现有限元计算的基本工序，采用有限元 语言来书写程序的代码，为各领域，各类型的有限元问题求解提供了一个极其有力的工具数月才能完成的编程劳动。
FELAC与全球同行业(CAE行业)通用软件的比较
FELAC与全球同行业（CAE行业）通用软件的比较有限元法就是一种计算机模拟技术，使人们能够在计算机上用软件模拟一个工程问题的发生过程而无需把东西真的做出来。
把一个大的结构划分为有限个称为单元的小区域，在每一个小区域里，假定结构的变形和应力都是简单的，小区域内的变形和应力都容易通过计算机求解出来，进而可以获得整个结构的变形和应力。
图 2-1 有限元法的发展现状关注有限元的理论发展，采用最先进的算法技术，扩充软件的功能，提高软件性能以满足用户不断增长的需求，是 CAE 软件开发商的主攻目标，也是其产品持续占有市场，求得生存和发展的根本之道。
1、有限元语言（简称：FEL）有限元语言是元计算公司开发的数值计算行业通用编程语言，支持有限元程序开发、有限体积法程序开发，支持与C++语言混合编程。
有限元语言最新标准FEL2.0于2015年9月公布，常用于大规模并行计算和任意多物理场耦合计算程序的开发，是至今为止数值计算行业中最专业的编程语言！有限元语言是一种模型语言。
是生成高级语言的语言，是一种能严格描述有限元问题并为广大有限元专家们乐于接受的语言，它非常接近于有限元的专业语言，故在此称为有限元语言。
采用这种语言描述有限元问题的主要工作就是写表达式（如形函数表达式，虚功方程表达式、算法表达式），因此采用这种语言编写程序就像写有限元学术论文和有限元教科书那样轻松自如。
CAE行业中不仅有体量巨大、功能强劲的商业软件，也有众多工程师自编自调的原创程序。
商业软件技术成熟、应用简便，而原创程序则可以在具体问题的分析功能上弥补商业软件的不足，二者相互补充，百花齐放，满足多样化具体分析需求的目的。
有限元语言，是为了降低算法应用技术的门槛而诞生的，介于普通商软和自编程序之间的技术。
使用高级的、对用户更友好的环境，通过对偏微分方程的描述和离散，引用不同的算法来降低工程师自己编程的难度，它比商软灵活，能够提供更针对性的解决方案。
有限元方法的求解步骤
有限元方法的求解步骤引言有限元方法（Finite Element Method，简称FEM）是一种重要的数值分析方法，广泛应用于工程领域中各种结构和材料的力学问题的求解。
本文将介绍有限元方法的求解步骤，包括问题建模、离散化、单元分析、全局组装和求解、结果后处理等环节。
问题建模在使用有限元方法求解实际问题之前，首先需要对问题进行建模。
问题建模是将实际问题转化为数学方程组，并确定其边界条件和材料特性等。
定义几何域首先需要定义几何域，即将实际物体抽象为一个或多个几何形状。
可以使用CAD软件进行建模，也可以通过数学公式描述几何形状。
决定物理场根据具体问题，决定需要考虑的物理场类型。
常见的物理场包括结构力学、热传导、流体力学等。
建立数学模型根据所选择的物理场类型，建立相应的数学模型。
在结构力学中，可以使用弹性力学方程描述材料的行为。
确定边界条件和材料特性确定边界条件和材料特性是问题建模的关键步骤。
边界条件包括约束和荷载，用于限制物体的运动和施加外力。
材料特性包括材料的弹性模量、泊松比等参数。
离散化离散化是将连续问题转化为离散问题的过程，将连续域分割成有限个子域（单元），并在每个单元上建立适当的数学模型。
选择适当的网格选择适当的网格是离散化的关键。
常见的网格包括三角形网格、四边形网格、四面体网格等。
选择合适的网格可以提高计算效率和精度。
建立单元模型在每个单元上建立适当的数学模型，例如使用有限元法时，可以使用插值函数来描述位移场。
划分单元将整个几何域划分为多个单元，通常是使用自动划分算法进行划分。
单元分析在每个单元上进行局部计算，得到局部解。
这是有限元方法中最基本也是最重要的环节之一。
单元刚度矩阵计算根据单元模型和所选数学模型，在每个单元上计算刚度矩阵。
刚度矩阵描述了单元内部的力学行为。
单元载荷向量计算根据边界条件和施加的荷载，在每个单元上计算载荷向量。
载荷向量描述了单元受到的外部力。
单元解计算根据刚度矩阵和载荷向量，通过求解线性方程组，得到每个单元的解。
FELAC软件介绍和与pFEPG的对比
诚信·公平·开放·共赢Loyalty Fair Opening Win-winFELAC软件介绍和与pFEPG的对比FELAC（Finite Element Language And it’s Compiler）软件，由元计算（天津）科技发展有限公司历经数年潜心研究独创，设计思想采用元件化的程序设计方法和有限元语言，根据有限元方法统一的数学原理及其内在规律，以类似于数学公式推理的方式，由有限元问题的偏微分方程表达式及其求解算法自动产生有限元程序。
2016年1月FELAC 2.0版本上线, 常用于大规模并行计算和任意多物理场耦合计算程序的开发，是至今为止数值计算行业中专业的编程语言！元计算FELAC软件可广泛应用于石油化工、机械制造、能源、汽车交通、铁道、国防军工、电子、土木工程、造船、生物医学、轻工、地矿、水利、航空航天、日用家电等工业部门，适用于各类学科的科学研究。
FELAC是pFEPG的升级版本，并且pFEPG将于2016年4月1日停止试用版服务器，所有用户将全面升级为FELAC版本。
FELAC版本在性能上将高于pFEPG，具体介绍如下：1）C语言的稳定性和可维护性比Fortran版本更好；2）主程序的固定模式比Pfepg对于不同问题需要自动生成主程序流程更加简单；3）Felac版本加入小函数来控制非线性问题，比起pfepg的发送接收，更加简单通用；4）Felac版本基于点点通信比起Pfepg的主从通信来效率更高；5）Felac版本省去了从进程到主进程发送结果信息的流程，消耗时间更少；6）Felac版本输出结果是各个分区结果，不再汇总到主进程；7）并行计算流程更加简单，不再需要数据转换，前处理转换，后处理转换等一些列操作，源代码上传到服务器后，只需要编译运行即可，操作更为简洁；8）全新的有限元并行架构综上所述，FELAC作为pFEPG的升级版，无论从产品功能、适应能力、还是从用户体验等各个方面都具有绝对的优势。
大规模并行有限元区域分解方法研究及其应用
大规模并行有限元区域分解方法研究及其应用The study of large-scale parallel finite element domain decomposition methods and their applications is crucial in the field of computational mechanics and engineering. These methods play a significant role in improving the efficiency and accuracy of numerical simulations for complex structural systems. By decomposing a large finite element model into smaller subdomains that can be solved concurrently on multiple processors, parallel computing enables faster computation and better utilization of computing resources.研究大规模并行有限元区域分解方法及其应用在计算力学和工程领域中起着至关重要的作用。
这些方法对于提高复杂结构系统的数值模拟效率和准确性至关重要。
通过将大型有限元模型分解为可以在多个处理器上同时求解的较小子域，并行计算可以实现更快的计算速度和更好地利用计算资源。
One of the key challenges in large-scale parallel finite element domain decomposition methods is the efficient communication and synchronization between subdomains. As the subdomains are solved independently in parallel, it is essential to establish proper communication protocols to exchange boundary information andensure the consistency of the solution across subdomains. The performance of parallel finite element simulations heavily depends on the effectiveness of these communication strategies and the minimization of overhead associated with inter-processor communication.大规模并行有限元区域分解方法面临的关键挑战之一是子域之间的高效通信和同步。
大规模并行计算的算法设计与优化
大规模并行计算的算法设计与优化随着计算机技术的飞速发展，大规模并行计算已经成为处理复杂问题的重要手段。
在大规模并行计算中，算法设计和优化是至关重要的环节，它们直接影响着计算任务的效率和性能。
本文将探讨大规模并行计算的算法设计与优化，重点介绍各种常见的并行算法设计技巧和优化方法。
一、并行算法设计技巧1.任务划分：在大规模并行计算中，通常需要将一个大任务划分成多个小任务，然后分配给不同的处理器进行并行计算。
任务划分的质量直接影响着并行计算的效率。
通常可以采用贪心算法、分治法、动态规划等技术进行任务划分。
2.通信优化：在并行计算中，处理器之间需要进行通信来交换数据和同步计算结果。
通信开销通常是影响计算性能的主要因素之一、为了减少通信开销，可以采用数据压缩、消息合并、异步通信等技术进行通信优化。
3.负载均衡：在并行计算中，各个处理器的工作负载应该尽量均衡，避免出现“瓶颈”现象，从而提高计算效率。
可以通过动态调整任务分配策略、负载调度算法等技术实现负载均衡。
4.数据局部性：在并行计算中，处理器访问数据的局部性对计算性能有着重要影响。
通过合理设计数据结构、缓存管理策略等技术，可以提高数据访问的局部性，减少数据传输开销，提高计算效率。
5.任务并行和数据并行：在并行计算中，常用的两种并行模式是任务并行和数据并行。
任务并行指的是将不同的任务分配给不同的处理器进行并行计算，数据并行指的是将相同的任务分配给不同的处理器，但处理的数据不同。
根据计算任务的特点选择合适的并行模式，可以提高并行计算的效率。
二、并行算法优化方法1.优化算法复杂度：在设计并行算法时，应该尽量选择复杂度低的算法来解决问题。
通过对算法进行分析和优化，可以降低算法的时间复杂度和空间复杂度，提高计算效率。
2.并行算法重构：优化已有的串行算法，使其适应并行计算环境。
可以通过重新设计算法结构、引入并行化策略、提高算法并行性等方式进行并行算法重构。
3.并行硬件优化：针对特定的硬件平台进行优化，充分利用硬件资源，提高计算性能。
有限元分析过程
有限元分析过程有限元分析过程可以分为以下三个阶段：1.建模阶段: 建模阶段是根据结构实际形状和实际工况条件建立有限元分析的计算模型——有限元模型，从而为有限元数值计算提供必要的输入数据。
有限元建模的中心任务是结构离散，即划分网格。
但是还是要处理许多与之相关的工作：如结构形式处理、集合模型建立、单元特性定义、单元质量检查、编号顺序以及模型边界条件的定义等。
2.计算阶段: 计算阶段的任务是完成有限元方法有关的数值计算。
由于这一步运算量非常大，所以这部分工作由有限元分析软件控制并在计算机上自动完成。
3.后处理阶段: 它的任务是对计算输出的结果惊醒必要的处理，并按一定方式显示或打印出来，以便对结构性能的好坏或设计的合理性进行评估，并作为相应的改进或优化，这是惊醒结构有限元分析的目的所在。
注意：在上述三个阶段中，建立有限元模型是整个有限分析过程的关键。
首先，有限元模型为计算提供所以原始数据，这些输入数据的误差将直接决定计算结果的精度；其次，有限元模型的形式将对计算过程产生很大的影响，合理的模型既能保证计算结构的精度，又不致使计算量太大和对计算机存储容量的要求太高；再次，由于结构形状和工况条件的复杂性，要建立一个符合实际的有限元模型并非易事，它要考虑的综合因素很多，对分析人员提出了较高的要求；最后，建模所花费的时间在整个分析过程中占有相当大的比重，约占整个分析时间的70%，因此，把主要精力放在模型的建立上以及提高建模速度是缩短整个分析周期的关键。
原始数据的计算模型，模型中一般包括以下三类数据：1.节点数据: 包括每个节点的编号、坐标值等；2.单元数据： a.单元编号和组成单元的节点编号；b.单元材料特性，如弹性模量、泊松比、密度等；c.单元物理特征值，如弹簧单元的刚度系数、单元厚度、曲率半径等；d.一维单元的截面特征值，如截面面积、惯性矩等；e.相关几何数据3.边界条件数据：a.位移约束数据；b.载荷条件数据；c.热边界条件数据；d.其他边界数据.建立有限元模型的一般过程：1.分析问题定义在进行有限元分析之前，首先应对结果的形状、尺寸、工况条件等进行仔细分析，只有正确掌握了分析结构的具体特征才能建立合理的几何模型。
元计算FELAC并行版和串行版的区别
元计算介绍
元计算有限元语言是全球首次发明并且优于当 前高级编程语言的智能化模型语言，处于独一 无二的位置，它可以在数天甚至数小时内完成 通常采用高级语言需要数年才能完成的编程工 作。 公司以中国科学院数学与系统科学研究院有限 元自动生成核心技术，通过自身不懈的努力与 完善，对产品重新架构并设计形成一系列具有 高度前瞻性和创造性的产品。
谢谢
FELAC串行版软件介绍
FELAC串行版软件，由元计算（天津）科技发展有限公司历经数 年潜心研究独创，设计思想采用元件化的程序设计方法和有限元 语言，根据有限元方法统一的数学原理及其内在规律，以类似于 数学公式推理的方式，由有限元问题的偏微分方程表达式及其求 解算法自动产生有限元程序。此系统适用于各种领域的各种工程 与科学计算问题，突破了目前通用有限元程序只用于特定领域和 特定问题的限制。用户只需要输入有限元方法所需要的各种表达 式和公式，即可自动产生所需要的全部有限元程序，其中有限元 计算程序为C语言编写的有限元计算程序。用户在安装了该系统 的计算机上，可以不需要联网，即可直接生成计算程序，该系统 只能生成串行的有限元及有限体积法计算程序。
元计算FELAC并行版和串行版 区别
元
FELAC并行版软件，由元计算（天津）科技发展有限公司历经数 年潜心研究独创，主要设计思想采用元件化程序设计方法和有限 元语言，根据有限元方法统一的数学原理及其内在规律，以类似 于数学公式推理的方式，由有限元问题的微分方程表达式及其求 解算法自动产生有限元程序。此系统适用于各种领域的各种工程 与科学计算问题，突破了目前通用有限元程序只用于特定领域和 特定问题的限制。用户只需要输入有限元方法所需要的各种表达 式和公式，即可自动产生所需要的全部有限元程序，其中有限元 计算程序为C语言编写的有限元计算程序。用户在安装了该系统 的计算机上，可以不需要联网，即可直接生成计算程序，该系统 不仅能够生成串行有限元计算程序，也可以生成并行有限元计算 程序。
并行计算中一种非结构网格分割方法
明中值分割是最优的， 由此引入的分割矢量在任 何 !（ 范数下最接近 TKDJ’DF 矢量。与带宽 " " !9 ）
［ $］ 最小化法 相比， 用 04X 分割计算域内的网格，
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收稿日期： "**$8*#8"$ ；修订日期： "**+8*"89" 基金项目： 国家自然科学基金 （ *9:"*++ ） 、 航空科学基金 （ *$,#"**; ） 万方数据 资助项目
并行计算任务划分方法
并行计算任务划分方法并行计算是指将一个大型计算任务划分为多个子任务，并通过多个处理单元同时执行这些子任务，以提高计算速度和效率。
在并行计算中，任务的划分方法至关重要，它直接影响到并行计算系统的性能和效果。
本文将介绍几种常用的并行计算任务划分方法。
1. 等分划分法等分划分法是最简单、最直观的任务划分方法。
它将计算任务平均地划分成若干个子任务，每个子任务的计算量相同。
这种方法适用于计算任务的负载均衡比较好的场景，可以最大程度地发挥并行计算系统的性能。
2. 数据划分法数据划分法是将计算任务按照数据的划分进行任务划分的方法。
它将计算任务涉及到的数据划分成若干个子数据集，每个子数据集分配给一个子任务进行处理。
这种方法适用于大规模数据处理的场景，可以减少数据通信开销，提高计算效率。
3. 动态划分法动态划分法是根据任务在计算过程中的特点进行任务划分的方法。
它将计算任务划分成多个子任务，并根据子任务的计算状态和负载情况实时调整划分策略，以保持计算系统的负载均衡。
这种方法适用于计算任务具有时变性和负载波动性的场景，可以提高系统的灵活性和适应性。
4. 结构划分法结构划分法是根据计算任务的结构和特点进行任务划分的方法。
它将计算任务按照任务的结构进行划分，每个子任务由一部分计算结构组成。
这种方法适用于计算任务具有复杂结构和依赖关系的场景，可以保持任务之间的数据连续性和并行性。
5. 混合划分法混合划分法是将多种任务划分方法结合起来的方法。
它根据计算任务的特点和需求，综合考虑各种划分方法的优缺点，采用不同的划分策略对任务进行划分。
这种方法适用于计算任务复杂多样的场景，可以充分发挥不同划分方法的优势。
综上所述，合理选择并行计算任务划分方法是提高并行计算系统性能和效果的关键。
不同的划分方法适用于不同的计算任务场景，需要根据具体情况进行选择和调整。
同时，任务划分过程中还要考虑负载均衡、数据通信开销、计算结构和任务特点等因素，以实现最优的任务划分效果。
超级计算技术实现大规模并行计算任务的方法与技巧探讨
超级计算技术实现大规模并行计算任务的方法与技巧探讨超级计算技术是一种用于执行大规模并行计算任务的高性能计算技术。
它通过将任务分解为多个子任务，并同时在多个处理单元上执行这些子任务，以实现高效的计算能力。
在本文中，我们将探讨超级计算技术的实现方法与一些可以提高其效率的技巧。
首先，实现大规模并行计算任务的关键是任务的分解与调度。
任务分解是将任务分解为多个子任务的过程，这样每个子任务都可以在一个处理单元上执行。
在任务的分解过程中，需要考虑任务的特点以及处理单元的数量和性能，以使得每个子任务的负载尽可能均衡。
任务调度是将这些子任务分配给不同的处理单元并控制它们的执行顺序的过程。
任务调度需要综合考虑处理单元的负载情况、通信开销以及任务依赖关系等因素，以合理地安排任务的执行顺序，从而提高整体计算效率。
其次，为了提高计算任务的并行性，可以采用一些技巧来减小任务之间的通信开销。
通信开销是由于任务之间需要进行数据交换而引起的额外计算开销。
为了降低通信开销，可以采用数据并行的方式来组织计算任务，即将任务的输入数据划分为多个子数据集，然后分别在不同的处理单元上执行。
此外，可以采用消息传递接口（Message Passing Interface，MPI）等通信库来实现任务之间的数据交换，以提高通信效率。
此外，还可以通过合理地调整任务的划分方式以及采用一些数据预取和缓存技术，来减小任务之间的通信开销。
另外，为了更好地发挥处理单元的计算能力，可以采用一些优化技术来提高计算任务的并行效率。
例如，可以采用向量化指令来利用处理单元的向量运算能力，从而提高计算的效率。
此外，可以将计算任务划分为多个阶段，并采用流水线技术来实现计算任务的并行执行。
流水线技术能够使得不同阶段的计算任务能够同时执行，从而提高整体计算效率。
此外，还可以通过一些任务切割技术来减小任务之间的依赖关系，从而提高任务的并行性。
最后，为了更好地利用超级计算技术，还可以采用一些负载均衡和容错技术来提高系统的可靠性和稳定性。
使用超级计算技术进行大规模并行计算的步骤
使用超级计算技术进行大规模并行计算的步骤随着科学技术的发展，大规模数据处理需求逐渐增加。
为了满足这种需求，超级计算技术应运而生。
超级计算是指利用大规模并行计算机集群进行复杂问题求解的一种高性能计算方法。
在本文中，将介绍使用超级计算技术进行大规模并行计算的步骤。
第一步是确定问题和目标。
在进行大规模并行计算之前，必须明确解决的问题和所要达到的目标。
这可以帮助研究人员更好地选择合适的算法和优化策略。
同时，问题和目标的明确性能够确保超级计算的计算资源得到充分利用。
第二步是选择合适的超级计算平台。
由于超级计算需要巨大的计算资源和存储能力，选择适合自己需求的计算平台非常关键。
研究人员可以根据自己的需求选择在自己的机构或云服务商的超级计算机上进行计算，或者利用公共超级计算资源。
第三步是分析和准备数据。
在进行大规模并行计算之前，必须对数据进行分析和准备。
这包括数据清理、数据预处理和数据转换等步骤。
数据的质量直接决定了计算结果的准确性，因此必须对数据进行充分的检查和处理。
第四步是选择合适的算法和优化策略。
在进行大规模并行计算的过程中，选择合适的算法和优化策略对于提高计算效率非常重要。
研究人员可以根据自己的问题和目标选择适合的算法，并针对计算平台进行优化。
常用的优化策略包括任务分解、数据分布和负载均衡等。
第五步是进行大规模并行计算。
在进行大规模并行计算之前，必须将问题和数据转换为适合并行计算的形式。
这通常涉及到任务的分解和数据的划分。
分解和划分的目的是将任务和数据分配到不同的计算节点上，以实现并行计算。
在计算过程中，需要有效地管理和调度任务和数据。
第六步是分析和优化计算性能。
在进行大规模并行计算之后，必须对计算结果进行分析和优化。
这包括计算结果的验证和计算性能的评估。
研究人员可以根据反馈结果对算法和优化策略进行调整，以提高计算性能和结果的准确性。
第七步是解释和呈现计算结果。
在进行大规模并行计算之后，必须将计算结果进行解释和呈现。
大规模四面体网格并行生成方法
大规模四面体网格并行生成方法王小庆;金先龙【摘要】针对大规模网格串行生成的时间和内存瓶颈问题，阐述了一种非结构化四面体网格并行生成方法，首先对几何体进行初始网格划分，并通过相对体积比及最优分区控制初始网格数量；然后采用图论图划分方法对初始网格进行区域分解；最后采用分裂法进行并行网格生成。
提出的基于共享单元的边界判定方法，有效地解决了分区边界节点的匹配问题。
通过算例证明了该并行网格生成方法具有良好的并行效率，同时可以产生高质量的四面体网格。
%Aiming at the bottleneck problem of time and memory in large-scale serial mesh generation,here a method for large-scale parallel unstructured tetrahedral mesh generation was presented.Firstly,the initial mesh was generated in a geometric body and the initial mesh amount was controlled by the relative volume ratio and the optimal partition decomposition.Then,the initial mesh was decomposed with the graph partition method of the graph theory.At last,the parallel mesh generation was processed with the split method.The proposed boundary judgement method based on the shared element was used to solve the matching problem of the partition boundarynodes.Examples illustrating the efficiency and applicability of this method were presented and the examples showed that this parallel mesh generation method can get a good parallel efficiency and a high quality tetrahedral mesh.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2014(000)021【总页数】6页(P102-107)【关键词】并行网格生成;区域分解;推进前沿法;分裂法;非结构化四面体网格【作者】王小庆;金先龙【作者单位】上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，上海 200240; 上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240;上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，上海 200240; 上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TP311.12网格生成是整个有限元计算的重要一环。
多阶段有限元问题
多阶段有限元问题多阶段有限元问题是指在计算机辅助设计和分析中，需要在多个阶段中对物体进行有限元分析和计算。
每个阶段中，物体的形态和各项参数会发生变化，因此需要对其重新进行计算和分析。
这个问题对于机械工程师、结构工程师和其他需要在计算机中模拟物体行为的人来说是非常常见的。
阶段一：建立模型任何一个有限元问题的解决首先需要建立一个模型。
在多阶段有限元问题中，这个模型的建立需要考虑到物体在各个阶段的不同形态，因此，在每个阶段中都需要重新建立一个新的模型。
建立模型需要考虑的因素有很多，例如物体材料的特性、物体的几何形状、边界条件等等。
每个因素都需要经过仔细的分析和计算才能得出准确的数据，以便更加精准地建立模型。
阶段二：进行网格划分在多阶段有限元问题中，每个阶段的物体形态都会发生变化，因此需要在每个阶段中重新进行网格划分。
网格划分是指将物体的几何形状划分成小的单元，以便进行更加精细的计算。
在不同阶段中，物体形态的变化会影响网格的划分，因此需要重新进行网格划分，以便更加准确地模拟物体的行为。
阶段三：处理边界条件在有限元分析中，边界条件是非常重要的。
各阶段中的边界条件也会随着物体形态的变化发生改变。
比如，假设一个机械零件在阶段一中是一条直线，边界条件可以定义为这条直线两端的受力和位移；在阶段二中，这条直线变成了一条曲线，需要重新处理边界条件，以便更加准确地模拟物体的行为。
因此，在多阶段有限元问题中，需要仔细处理边界条件，以保证计算的精度。
阶段四：求解问题在各个阶段中计算好边界条件之后，可以开始进行问题的求解。
在有限元分析中，问题的求解是指计算每个单元中的应力、应变、位移等物理量，并将其整合成整个物体的结果。
由于物体形态的变化，每个阶段的求解结果也会有所改变。
阶段五：后处理在求解问题之后，需要进行数据的后处理。
后处理的目的是将结果可视化，以便更加直观地观察物体的行为。
在多阶段有限元问题中，需要对每个阶段的结果进行后处理，以便更加清晰地观察物体在整个过程中的行为和性能。
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1.PFELAC并行程序求解流程
1.PFELAC并行程序求解流程
2.PFELAC并行计算使用模式
2.PFELAC并行计算使用模式
3.PFELAC软件思想 • 并行计算技术和并行程序设计的复杂性
依赖于不同类型的计算问题、数据特征、计算要求、和系统构架， 并行计算技术较为复杂,程序设计需要考虑数据划分，计算任务和算 法划分，数据访问和通信同步控制,软件开发难度大,难以找到统一 和易于使用的计算框架。 并
并行程序的编制是并行计算的瓶颈： – 必须深刻了解并行机的软硬件环境 – 必须深入了解并行机的通讯机制 – 必须深入了解并行算法的程序实现方法 – 必须……..
行 版 有 限 元 语 言 及 编 译 器
3.PFELAC软件思想
偏微分方程 表达式
+
算法
PFELAC
高性能数值 计算程序
PFELAC本质上是一门描述偏微分方程及方 程求解算法的语言 通过PFELAC能够快速生成偏微分方程所描 述问题的串行与并行计算程序。
PFELAC并行培训
PFELAC并行版
产品介绍
产品优势
产品功能
PFELAC并行版—产品介绍
并行有限元语言及其编译器（简称PFELAC）是国内自主研发的开源并行有限元仿真软件， 该软件采用有限元语言生成串行计算程序，再由串行计算程序自动生成有限元并行计算C++程序 ，降低有限元并行计算程序的开发难度，大大提高了有限元仿真分析的求解规模和计算效率。目 前已经在国内大规模超级计算机（例如：国家超级计算天津中心、济南中心，中国科学院超级计 算环境等）安装并运行测试，PFELAC以其强大的并行计算能力为大规模、超大规模有限元计算提 供了自主研发的仿真平台。
5.PFELAC大规模并行计算问题
三个核心问题：
• 1、有限元任务分配； • 2、程序的通信模式； • 3、后处理结果处理。
5.PFELAC大规模并行计算问题
有限元任务分配
区域分解
5.PFELAC大规模并行计算问题
有限元任务分配
并行有限元 网格分区
Parmetis：并行图划分和填充-约化矩阵排序（Parallel Graph Partitioning and Fill-reducing Matrix Ordering),特别适合于大 规模非结构网格的并行数值模拟 。 图划分的并行子程序ParMETIS_V3_PartKway基于串行多层k路分区算法，它包括三个阶段：图的粗化、初步划分、加密。
减少了从进程到 主进程发送结果 信息的流程
并行计算流 程更加简单
C++程序的稳 定性和可维护性
完全自主知识 产权的开源CAE 并行软件
PFELAC并行版—内容提要
1.PFELAC并行程序求解流程 2.PFELAC并行计算使用模式 3.PFELAC软件思想 4.PFELAC并行程序架构 5.PFELAC大规模并行计算问题
PFELAC并行版—产品介绍
PFELAC并行版—产品功能
1 2 3 4 5 6 7
自动生成开源有限元并行计算C++程序 任意多物理场自动耦合 自定义数学物理模型 有限元程序编译开发平台 并行自动分区 高性能、高效率仿真分析 自定义数值计算方法
PFELAC并行版—产品优势
最本质的多物理 场耦合仿真环境 简洁、直观、灵 活的有限元语言 全新的有限元并 行C++语言架构 点对点通信比主 从通信效率更高
计算模型分区示意图
无结构图划分过程
5.PFELAC大规模并行计算问题
有限元任务分配
Parmetis输入输出
• 在Parmetis中， 所有与图有关的 子程序的输入格 式包括：图的邻 接结构、顶点河 边的权重、描述 图如何被分布在 各分处理器上的 数组。 • 图的结构采用压 缩存储格式（ CSR）
3.PFELAC软件思想
开发有限元软件 仿真与模拟 得到C/C++源码 编写有限元文件
• 利用源码开发专用领域计算软件 • 自主研发与创新
• 提交并行计算 • 计算结果分析
• 基于MPI的分布式并行程序
• 描述微分方程表达式 • 描述有限元算法
PFELAC在超大规模 计算上的应用
1.解决的三个核心问题 2.万核测试模型介绍 3.万核测试环境介绍 4.分区软件万核测试报告 5.弹性计算软件万核测试报告
5.PFELAC大规模并行计算问题
程序通讯模式
进程0
前处理数据输入
。。。。
进程p 前处理数据输入
并行区域分割子系 统
并行区域分割子系 统 单元分析 集成系统方程 通信
对 等 模 式
单元分析 集成系统方程 并行求解方程
并行求解方程
输出后处理结果
输出后处理结果
5.PFELAC大规模并亿个自由度 1万个CPU
65%以上的 并行效率
天河一号已测试