CAE仿真的并行实现

近来，CAE（计算机辅助工程）技术的突破性进展，导致在分布式共享存储器环境下CAE仿真的并行度达到新的高度。许多科研和商业使用的CAE软件可在SGI ccNUMA体系结构的256个处理器系统上运行。当代采用并行算法的典型CAE软件解决了中等并行度的瓶颈问题。但是要想得到处理100个处理器的并行功能，用户必须考虑一下系统软件的性能和系统的结构。 
　　CAE仿真的并行方法 
　　传统工业，诸如汽车、宇航和电站正面临要求越来越短的开发周期，并且要面临安全、环保和燃料充分利用的全面挑战。在富有竞争的商业环境中，传统工业也需要高质量和设计优良的产品。随着CAE技术的不断发展，仿真给业界提供了一个辅助设计的方法，使设计效率大为提高。
　　以前，CAE仿真对工业设计的影响有限，这是因为建模和解决问题的时间不能满足开发进度的要求。在20世纪80年代，矢量体系结构计算机大大改善了CAE仿真的速度问题，但是这种改善是以很高的费用为代价的 
。精简指令集计算机（RISC）在20世纪90年代的出现，提高了性能价格比，但是基于总线共享内存并行操作的规模不能超过8个处理器。 
　　最近在并行计算方面的发展证明了分布式共享内存系统CAE并行运算的性能可以超过矢量计算机。SGI 2800就是这种系统的典型，性能价格比高也是这种系统最富有吸引力的地方。在许多工业领域中，这种趋势近来已经影响了CAE技术用户的投资方向。
　　过去三年中，在可伸缩系统和并行CAE软件上，汽车工业已经作出许多重大投资。据估计，仅1999年一年，底特律三大汽车OEM的总的Gflop计算能力增长了两倍以上。在防撞性仿真、噪音震动和啸叫声（NVH）的分析和计算机流体动力学（CFD）仿真方面，由于商业化CAE软件的有效并行实现，它的应用日益广泛。在不到一年的期间中，底特律三大汽车OEM采用了总数达740个处理器的SGI 2800 服务器，包括两个分别配置128个处理器的系统，使现有计算能力达到375 Gflop。
　　一个系统的架构是否能达到高度的并行有效性已变得越来越重要，开发并行CAE应用软件可以提高这种能力。从硬件和软件的算法观点看，可以概略地把CAE仿真“行为”分为三类来考虑：隐式、用于结构力学的显式有限元分析（FEA）和用于流体力学的CFD。关于并行实现的规模，以上每一类都有它内在的复杂性，这种复杂性依赖于并行方案的选择。
　　大部分商业CAE软件使用基于域分解方法的分布式内存并行（DMP）方案。这种方法根据所需要的计算工作，把整个解决方案域分成许多大致相等的分区。每个分区和在分区之间传输的信息，在一个独立的处理器中进行处理。为了保持整个解决方案的一致性，分区之间的信息通过MPI（消息传递接口）传输。
　　一些其他的有效的并行方法有：共享内存并行（SMP）实现及把DMP和SMP联合在一起的混合并行方法。而且混合并行方法已得到越来越普遍的应用，它包括了Eulerian和Lagrangian力学的混合，例如燃烧的仿真。混合并行方法尤其适合于分布式共享内存结构的SGI 2800。
　　SGI 2800分布式共享内存系统基于高速缓存一致性非均衡存储器访问（ccNUMA）结构。内存在物理上是分布式的，但是在逻辑上对于用户而言是资源共享的。
　　为了减少妨碍高带宽和可伸缩性的等待时间，SGI ccNUMA 的实现通过非阻塞的互连设计，把内存分布到每个处理器上。同时，为了简化编程任务，采用独特的高速缓存一致性的目录存储器，提供一个用户可全局寻址的内存资源。一个单一系统映像的SGI 2800系统可扩展到512个处理器，并且内存可以扩展到1Tb。这个系统是目前工业上可用的最大的SMP系统。
　　未来的发展方向 
　　研究部门与工业界将继续增加它们在CAE技术方面的投资，把它作为产品和过程设计的辅助工具。这完全是由于经济利益和可扩展的CAE所带来的质量改善所驱动的。有效的CAE仿真意味着提高造型分辨率的进一步提高，并在早期开发阶段就可以作出更为全面的评价。
　　运算法则的进步和新的硬件体系结构的出现导致了CAE方法论的提高，伴随这些进步，已改善的CAE可伸缩能力将进一步进入到一个崭新的十年。这些提高将刺激CFD建模在瞬间流动状态的应用、建筑机械学不确定性的广泛实施应用，以及多规程液流与结构相结合的生产应用等许多方面，在其它建模工具应用中也会有提高。
　　用于瞬时状态的CFD仿真已进入工业化应用阶段。用于瞬时流态的仿真包括自动推进的电力火车汽缸内部燃烧应用、地面滑行的飞机的空气动力学问题的应用、商业航行器的非巡航状态的空气动力学应用、涡轮机器的压缩机和燃烧室的热空气流动的应用，以及涡轮设计应用。
　　结构FEA仿真目前正经历一个从确定性到不确定性的历史性转变。对单个FEA分析的变化不大，高度并行随机技术正被应用于更好地解决诸如材料特性分析、测试条件、制造和装配等方面设计中的不确定性问题。显式FEA方法在特殊情况下适合于不确定性仿真。
　　使用显式FEA动力学进行高度短暂的非线性造型，诸如汽车等交通工具的碰撞、气囊与驾驶员的交互作用以及飞机与飞鸟的碰撞，都呈现出实际参数的分散性。随机仿真发展的事实表明，CAE仿真正朝着单学科与多学科结合的方向发展。近来，蒙特卡洛随机方法已经应用于汽车设计中的NVH和防撞性研究。 
　　结论 
　　增强并行可扩展能力的研究将继续在软硬件方面发展下去，这将使造型分辨率进一步提高成为可能。的确，有显著经济效益的、可扩展的CAE仿真已表现出它可以全面应用于科技和工业部门的能力，并且随着技术的发展，在工业设计中将继续得到更为广泛的应用。继续得到更为广泛的应用。