有限要素法解析は、大量のハードウェアリソースを必要とすることが多く、その計算に数日から数週間を要することもあります。 シミュレーションで最適なパフォーマンスを得るには、出力ファイルに書き込まれ、パフォーマンスが最適（または準最適）かどうかを示す指標となる、いくつかの重要なパフォーマンス統計データを把握しておく必要があります。 第一に考慮すべきことは、実行するシミュレーションが計算バウンドであるかI/Oバウンドであるかです。 最適なパフォーマンスを目指す際、入出力が完了するまで長時間待機することがあってはなりません。 この問題を確認するには、出力ファイルで次の行を確認します。 Total CPU time for main thread：167.8秒 ….. Elapsed Time (sec)） = 388.000 Elapsed Time がTotal CPU time for main threadを大幅に上回る場合、データの入出力が完了するまでの待機時間が長いことを意味します。 こうした状況でパフォーマンスを大幅に向上させるには、より多くのRAMを搭載したシステムでこのシミュレーションを実行するか、より高速なハードドライブ構成を使用します（回転速度が速いハードドライブ、RAID0構成での複数のハードドライブ、あるいはソリッドステートドライブ（SSD）の使用を検討）。 I/Oコストを完全に排除すれば経過時間はCPU時間とほぼ等しくなるため、より高速なハードウェアで同シミュレーションを実行した場合に、どの程度のスピードアップが期待できるかという指標になります。 Elapsed Time がTotal CPU time for main threadとほぼ等しい場合、シミュレーションが計算バウンドであることを意味します。 つまり、選択したハードウェアで最適なパフォーマンスが達成されています。 このような状況でシミュレーションをスピードアップさせるには、より最新の高速なプロセッサを搭載したシステムで実行する、共有メモリー型並列処理 （SMP）の代わりに分散メモリー型並列処理（DMP）を使用する、あるいはCPUコア数を増やすかGPUを採用してシミュレーションをスピードアップさせることを検討してください。