並列コンピューティング：プレゼンテーション

概要

並列コンピューティングを採用する理由

• Fluxで現在の市場の中心となっている計算ノードアーキテクチャを活用する
• 解析を高速化する
• より複雑なモデルを解析する

並列コンピューティング

Fluxソルバーを高速化するため、2つの並列化方法が解析プロセスのさまざまなパートに対して統合されています：

• 2つの時間のかかるタスクのマルチスレッド並列化： 局所的な有限要素での統合と全体マトリックスのアセンブリ。
• MUMPSソルバーによる線形システム解析のための、計算の分散ありまたはなしでのマルチスレッド並列化。

警告

• 使用されるスレッドの数によっては、必要なメモリが若干増加します（スレッド当たり10～20％）。
• 並列コンピューティングテクノロジでは、実際のコアと仮想コアを区別できません。Fluxでは、コア数の設定で実際のコアの数を超えないようにすることをお勧めします。
• スレッドはオペレーティングシステムにより管理されるため、パフォーマンスはマシンによって異なります。
• さまざまな要素（マシン、問題のサイズ、計算のタイプ、オペレーティングシステムなど）の影響を受けるため、パフォーマンスを正確に予測することはできません。
• 計算ノード上で同時に実行される他のプログラムによっても並列化効率が下がる可能性があります。
• 使用可能なすべてのリソースを使用する場合、最良のパフォーマンスが得られるとは限りません。使用するリソースを、解析するプロジェクトに適応させる必要があります。

有益な状況