在CentOS上進行Fortran并行計算,通常有兩種主要的方法:使用OpenMP進行共享內存并行計算,以及使用MPI進行分布式內存并行計算。以下是具體實現步驟和示例代碼:
OpenMP是一種支持多平臺共享內存并行編程的API。以下是一個簡單的Fortran程序示例,展示了如何使用OpenMP進行并行計算:
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), result(n))
! 初始化數組
array = 1.0
! 設置并行區域
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
! 驗證結果
if (all(result == 2.0)) then
print *, "Parallel computation successful."
else
print *, "Error in parallel computation."
end if
deallocate(array, result)
end program openmp_example
在編譯時需要添加-fopenmp
選項:
gfortran -fopenmp -o openmp_example openmp_example.f90
MPI是一種用于分布式內存系統并行計算的標準。以下是一個簡單的Fortran程序示例,展示了如何使用MPI進行并行計算:
program mpi_example
use mpi
implicit none
integer :: ierr, rank, size
call mpi_init(ierr)
call mpi_comm_size(mpi_comm_world, size, ierr)
call mpi_comm_rank(mpi_comm_world, rank, ierr)
print *, 'Hello from process', rank, 'out of', size
call mpi_finalize(ierr)
end program mpi_example
在編譯時需要添加MPI庫:
mpif90 -o mpi_example mpi_example.f90
運行時需要指定進程數:
mpirun -np <core-count> ./mpi_example
通過上述方法,你可以在CentOS上利用Fortran進行并行計算,從而提高計算效率和性能。