近來，CAE（計算機輔助工程）技術的突破性進展，導致在分布式共享存儲器環境下CAE仿真的并行度達到新的高度。許多科研和商業使用的CAE軟件可在SGI ccNUMA體系結構的256個處理器系統上運行。當代采用并行算法的典型CAE軟件解決了中等并行度的瓶頸問題。但是要想得到處理100個處理器的并行功能，用戶必須考慮一下系統軟件的性能和系統的結構。
CAE仿真的并行方法
傳統工業，諸如汽車、宇航和電站正面臨要求越來越短的開發周期，并且要面臨安全、環保和燃料充分利用的全面挑戰。在富有競爭的商業環境中，傳統工業也需要高質量和設計優良的產品。隨著CAE技術的不斷發展，仿真給業界提供了一個輔助設計的方法，使設計效率大為提高。
以前，CAE仿真對工業設計的影響有限，這是因為建模和解決問題的時間不能滿足開發進度的要求。在20世紀80年代，矢量體系結構計算機大大改善了CAE仿真的速度問題，但是這種改善是以很高的費用為代價的
。精簡指令集計算機（RISC）在20世紀90年代的出現，提高了性能價格比，但是基于總線共享內存并行操作的規模不能超過8個處理器。
最近在并行計算方面的發展證明了分布式共享內存系統CAE并行運算的性能可以超過矢量計算機。SGI 2800就是這種系統的典型，性能價格比高也是這種系統最富有吸引力的地方。在許多工業領域中，這種趨勢近來已經影響了CAE技術用戶的投資方向。
過去三年中，在可伸縮系統和并行CAE軟件上，汽車工業已經作出許多重大投資。據估計，僅1999年一年，底特律三大汽車OEM的總的Gflop計算能力增長了兩倍以上。在防撞性仿真、噪音震動和嘯叫聲（NVH）的分析和計算機流體動力學（CFD）仿真方面，由于商業化CAE軟件的有效并行實現，它的應用日益廣泛。在不到一年的期間中，底特律三大汽車OEM采用了總數達740個處理器的SGI 2800 服務器，包括兩個分別配置128個處理器的系統，使現有計算能力達到375 Gflop。
一個系統的架構是否能達到高度的并行有效性已變得越來越重要，開發并行CAE應用軟件可以提高這種能力。從硬件和軟件的算法觀點看，可以概略地把CAE仿真“行為”分為三類來考慮：隱式、用于結構力學的顯式有限元分析（FEA）和用于流體力學的CFD。關于并行實現的規模，以上每一類都有它內在的復雜性，這種復雜性依賴于并行方案的選擇。
大部分商業CAE軟件使用基于域分解方法的分布式內存并行（DMP）方案。這種方法根據所需要的計算工作，把整個解決方案域分成許多大致相等的分區。每個分區和在分區之間傳輸的信息，在一個獨立的處理器中進行處理。為了保持整個解決方案的一致性，分區之間的信息通過MPI（消息傳遞接口）傳輸。
一些其他的有效的并行方法有：共享內存并行（SMP）實現及把DMP和SMP聯合在一起的混合并行方法。而且混合并行方法已得到越來越普遍的應用，它包括了Eulerian和Lagrangian力學的混合，例如燃燒的仿真。混合并行方法尤其適合于分布式共享內存結構的SGI 2800。
SGI 2800分布式共享內存系統基于高速緩存一致性非均衡存儲器訪問（ccNUMA）結構。內存在物理上是分布式的，但是在邏輯上對于用戶而言是資源共享的。
為了減少妨礙高帶寬和可伸縮性的等待時間，SGI ccNUMA 的實現通過非阻塞的互連設計，把內存分布到每個處理器上。同時，為了簡化編程任務，采用獨特的高速緩存一致性的目錄存儲器，提供一個用戶可全局尋址的內存資源。一個單一系統映像的SGI 2800系統可擴展到512個處理器，并且內存可以擴展到1Tb。這個系統是目前工業上可用的最大的SMP系統。
未來的發展方向
研究部門與工業界將繼續增加它們在CAE技術方面的投資，把它作為產品和過程設計的輔助工具。這完全是由于經濟利益和可擴展的CAE所帶來的質量改善所驅動的。有效的CAE仿真意味著提高造型分辨率的進一步提高，并在早期開發階段就可以作出更為全面的評價。
運算法則的進步和新的硬件體系結構的出現導致了CAE方法論的提高，伴隨這些進步，已改善的CAE可伸縮能力將進一步進入到一個嶄新的十年。這些提高將刺激CFD建模在瞬間流動狀態的應用、建筑機械學不確定性的廣泛實施應用，以及多規程液流與結構相結合的生產應用等許多方面，在其它建模工具應用中也會有提高。
用于瞬時狀態的CFD仿真已進入工業化應用階段。用于瞬時流態的仿真包括自動推進的電力火車汽缸內部燃燒應用、地面滑行的飛機的空氣動力學問題的應用、商業航行器的非巡航狀態的空氣動力學應用、渦輪機器的壓縮機和燃燒室的熱空氣流動的應用，以及渦輪設計應用。
結構FEA仿真目前正經歷一個從確定性到不確定性的歷史性轉變。對單個FEA分析的變化不大，高度并行隨機技術正被應用于更好地解決諸如材料特性分析、測試條件、制造和裝配等方面設計中的不確定性問題。顯式FEA方法在特殊情況下適合于不確定性仿真。
使用顯式FEA動力學進行高度短暫的非線性造型，諸如汽車等交通工具的碰撞、氣囊與駕駛員的交互作用以及飛機與飛鳥的碰撞，都呈現出實際參數的分散性。隨機仿真發展的事實表明，CAE仿真正朝著單學科與多學科結合的方向發展。近來，蒙特卡洛隨機方法已經應用于汽車設計中的NVH和防撞性研究。
結論
增強并行可擴展能力的研究將繼續在軟硬件方面發展下去，這將使造型分辨率進一步提高成為可能。的確，有顯著經濟效益的、可擴展的CAE仿真已表現出它可以全面應用于科技和工業部門的能力，并且隨著技術的發展，在工業設計中將繼續得到更為廣泛的應用。繼續得到更為廣泛的應用。
