总体能力概览
在Linux环境下，Fortran具备成熟且高效的并行计算生态，覆盖共享内存（如OpenMP）、分布式内存（如MPI）以及GPU 加速（如CUDA Fortran）。主流发行版（如Ubuntu、CentOS）可直接通过包管理器安装编译器与并行库，科研与工程计算场景（数值模拟、气象海洋、计算流体等）中长期稳定使用，具备良好的可扩展性与性能表现。
主要并行方式与特点
- 共享内存并行（OpenMP）
- 适用：单机多核、内存可共享的数值循环与粗粒度任务。
- 要点：在代码中使用指令（如**!$omp parallel do**），编译时启用**-fopenmp**，运行时通过环境变量OMP_NUM_THREADS控制线程数。
- 分布式内存并行（MPI）
- 适用：多节点集群、超大规模问题。
- 要点：使用OpenMPI或MPICH等实现，编译用mpif90，启动用mpiexec/mpirun -np N；MPI为跨语言标准，Fortran 绑定成熟，适合主从模式与域分解。
- GPU 加速（CUDA Fortran）
- 适用：高度数据并行、吞吐优先的核函数。
- 要点：安装CUDA Toolkit与相应扩展，在 Fortran 中调用 CUDA API 实现核函数与内存管理，可在 Linux 上获得显著加速。
快速上手示例
- OpenMP 多线程
- 编译：
gfortran -fopenmp omp_demo.f90 -o omp_demo
- 运行：
export OMP_NUM_THREADS=4; ./omp_demo
- MPI 多进程
- 编译：
mpif90 mpi_hello.f90 -o mpi_hello
- 运行：
mpiexec -n 4 ./mpi_hello
- 线程与进程联合（Hybrid）
- 思路：外层用MPI分解任务，内层循环用OpenMP多线程；编译时同时链接 OpenMP 与 MPI（如
mpif90 -fopenmp …），运行时分别设置OMP_NUM_THREADS与mpiexec -np。
性能与实践建议
- 优先保证数值库与线性代数链路的高效性：将核心运算（如DGEMM、DGETRF/DGETRI）交由优化的BLAS/LAPACK/SCALAPACK实现，常能获得显著加速；在集群上结合MPI+SCALAPACK处理大规模稠密/稀疏线性代数问题。
- 混合并行时避免资源争用：合理设置OMP_NUM_THREADS × MPI 进程数 ≈ 物理核心数；绑定进程/线程到核（如 OpenMP 的OMP_PROC_BIND、MPI 的绑定选项）以减少迁移开销。
- 数据局部性与负载均衡：按连续内存访问设计循环，尽量让每个线程/进程处理等规模的数据块，减少通信与同步成本。
- 向量化与内存访问：在 OpenMP 循环中使用**!omp simd**、注意内存对齐与数据分块，提升单核吞吐与缓存命中率。