CentOS下Fortran如何使用GPU加速

在CentOS系统下使用Fortran进行GPU加速，通常需要以下几个步骤：

1. 安装NVIDIA GPU驱动：首先需要在CentOS系统上安装NVIDIA GPU驱动。这可以通过下载并运行NVIDIA提供的驱动安装程序来完成。例如，可以使用NVIDIA-Linux-x86_64-535.230.02.run文件进行安装。

2. 安装CUDA Toolkit：接下来，需要安装CUDA Toolkit。这同样可以通过下载并运行CUDA安装程序来完成。例如，可以使用cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run文件进行安装。

3. 配置环境变量：安装完成后，需要将CUDA的bin和lib64目录添加到系统的PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量中，以便系统能够找到CUDA相关的库和可执行文件。

4. 安装Fortran编译器：选择一个支持GPU加速的Fortran编译器，如PGI Fortran Compiler。PGI Fortran Compiler支持Fortran 2003标准，并且能够利用NVIDIA GPU进行加速计算。

5. 编写和编译Fortran代码：使用支持GPU加速的Fortran编译器编写和编译Fortran代码。例如，使用PGI Fortran Compiler可以编写如下代码：

program gpu_example
    use cuda
    implicit none
    integer, device:: idx
    real, device:: a(1000), b(1000), c(1000)

    ! Allocate space on device
    call cuda.malloc((/1000,), a)
    call cuda.malloc((/1000,), b)
    call cuda.malloc((/1000,), c)

    ! Initialize data
    do idx = 1, 1000
        a(idx) = idx
        b(idx) = idx * 2.0
    end do

    ! Perform computation on GPU
    call cuda.add(1000, a, b, c)

    ! Copy result back to host
    call cuda.copy_to_host(c, 1000)

    ! Print result
    do idx = 1, 1000
        print *, 'c(', idx, ') = ', c(idx)
    end do

    ! Free device memory
    call cuda.free(a)
    call cuda.free(b)
    call cuda.free(c)
end program gpu_example

6. 运行程序：最后，使用Fortran编译器编译并运行编写的程序，程序将利用GPU进行加速计算。

需要注意的是，具体的安装步骤和配置可能会因系统配置、CUDA版本和Fortran编译器的不同而有所差异。建议参考相关的官方文档和教程，以确保安装和配置的正确性。