CentOS下Fortran并行计算怎么实现 - 问答

在CentOS下实现Fortran并行计算，可以使用OpenMP和MPI两种主要方法。以下是具体的实现方式：

使用OpenMP进行并行计算

OpenMP是一种支持多平台共享内存并行编程的API。以下是一个简单的OpenMP示例，展示了如何在Fortran中使用OpenMP进行并行计算：

program openmp_example
  use omp_lib
  implicit none
  integer :: i, n
  real, allocatable :: array(:), result(:)
  integer :: num_threads, thread_id

  n = 1000000
  allocate(array(n))
  allocate(result(n))

  ! 初始化数组
  array = 1.0

  ! 设置并行区域
  num_threads = omp_get_max_threads()
  print *, "Using", num_threads, "threads for parallel computation."
  !omp parallel do private(thread_id, i)
  do i = 1, n
    thread_id = omp_get_thread_num()
    result(i) = array(i) * 2.0
  end do
  !omp end parallel do

  ! 验证结果
  if (all(result == 2.0)) then
    print *, "Parallel computation successful."
  else
    print *, "Error in parallel computation."
  end if

  deallocate(array)
  deallocate(result)
end program openmp_example

使用MPI进行分布式计算

MPI是一种用于分布式内存系统并行计算的标准。以下是一个简单的MPI示例，展示了如何在Fortran中使用MPI进行并行计算：

program mpi_example
  use mpi
  implicit none
  integer :: ierr, rank, size, n, i
  real, allocatable :: array(:), local_sum, global_sum
  integer, parameter :: root = 0

  call MPI_Init(ierr)
  call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, rank, ierr)
  call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, size, ierr)

  n = 1000000 / size
  allocate(array(n))
  array = real(rank) * 1.0

  ! 每个进程计算部分和
  local_sum = 0.0
  do i = 1, n
    local_sum = local_sum + array(i)
  end do

  ! 所有部分和相加得到全局和
  call MPI_Reduce(local_sum, global_sum, 1, MPI_REAL, MPI_SUM, root, MPI_COMM_WORLD, ierr)

  if (rank == root) then
    print *, "Global sum:", global_sum
  end if

  deallocate(array)
  call MPI_Finalize(ierr)
end program mpi_example

编译和运行

使用OpenMP的编译命令示例：

gfortran -fopenmp -o parallel_example parallel_example.f90
./parallel_example

使用MPI的编译命令示例：

mpif90 -o mpi_example mpi_example.f90
mpirun -np 4 ./mpi_example

在编译时，需要根据具体的编译器选择相应的编译选项。例如，使用gfortran编译器时，可以使用-fopenmp选项来启用OpenMP支持。使用mpif90编译器时，可以使用-o选项来指定输出文件名，并使用mpirun命令来运行并行程序。

通过以上步骤，可以在CentOS下使用Fortran实现并行计算。根据具体的应用场景和计算需求，可以选择OpenMP或MPI来实现高效的并行计算。

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