平行处理
工业上的CAE使用者最关心的三大重点为准确性，计算效率，以及接口方便使用的程度。在现今的模拟问题中，几何上的设计越趋复杂，因此对于真实三维模型仿真计算的需求也日益强烈。无可避免的真实三维问题的模拟会延长计算时间以及增加对于内存的需求。对于高精确度和高效能计算的需求是无止尽的。一般来说新一代的处理器可以减少计算的时间，但是目前处理器在频率上的提高已经无法满足工业用户对于准确度和效率的要求。因此使用数个多核心处理器做为计算资源可说是最有效率的方式。并行计算顺理成章成为一个能够解决大型科学或工业问题但却很经济的方法。
1. 平行应用程序
传统的循序程序仅使用一个处理器，而此处理器同一时间仅执行一个指令。计算的效率取决于数据在硬件之间移动的速度。这样的架构称为单一计算单元。它接收一个指令流并对一个数据流执行操作。
平行程序则是不同的做法。平行程序主要的架构可分为MPMD 多个不同程序处理多份数据）和SPMD （单一程序处理多份数据）。
MPMD – 多个不同程序处理多份数据
在MPMD架构中，每个处理器执行不同的程序，每个程序都会产生让对应的处理器工作的指令流。每个处理器会执行它负责的指令，并对它负责的数据流做处理。下图即为MPMD的架构。
MPMD 并行计算

SPMD – 单一程序处理多份数据
在SPMD架构中，每个处理器都执行相同的程序，但处理不同的数据。Moldex3D便是使用SPMD架构进行并行计算。
SPMD 并行计算

2. 平行计算机的分类
单节点计算（SingleNode Computing）
个人计算机需配备多核心处理器。每个核心都执行SPMD架构进行数据计算。在此种平行运算模式下，并不需要网络架构进行数据交换，因所有动作都在单一节点计算机内完成。
丛集计算（Cluster Computing）
丛集是将一群计算机透过千兆以太网络或Infiniband连接，若透过后者，计算机传送数据时的带宽可以达每秒40GB并且有着极低的延迟。
计算机丛集提供了最佳的性价比，如果运行的操作系统是Linux而不是Windows的话，费用可以更加经济。因为价格上的优势，计算机丛集比起其他选择更有吸引力。