弯曲传感器
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引子
跟着预备机硬件的快速发展,多核和多解决器系合并经成为主流。为了充分应用这些硬件资源,提高设施的试验后果,并行编程变得越来越迫切。Fortran四肢一种高效的数值预备讲话,通过支撑多种并行编程模子(如OpenMP和MPI)来杀青并行预备和性能优化。本文将先容Fortran中的并行编程期间和优化门径,通过多个代码示例匡助读者掌抓这些要津期间。
示例1: 使用OpenMP进行并行预备
OpenMP是一种平凡使用的并行编程接口,通过编译提示简化多线程编程。
fortran
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program parallel_openmp
use omp_lib
implicit none
integer, parameter :: n = 1000000
www.sgm6.com/KOsIjP/
www.xibuzhudai.com/eONbze/
www.qumianjie.com/WeFCjY/
www.hbfhmetal.com/Kkh27e/
www.xxhhq.com/5KeLJR/
www.wxkgs.com/szRXXp/
real, dimension(n) :: a, b, c
integer :: i
! 运行化数组
a = [(i, i = 1, n)]
b = [(i * 2.0, i = 1, n)]
! 使用OpenMP并行预备
!$omp parallel do private(i)
do i = 1, n
c(i) = a(i) + b(i)
end do
!$omp end parallel do
! 打印部分预备限度
do i = 1, 10
print *, 'c(', i, ') = ', c(i)
end do
end program parallel_openmp
代码讲授
OpenMP提示: 使用 !$omp parallel do 提示将轮回并行化,使每个线程解决部分数组元素,杀青并行预备。 数组运行化和预备: 运行化数组 a 和 b,并使用并行化轮回预备数组 c 的元素。 限度输出: 使用轮回打印数组 c 的前10个元素,展示预备限度。示例2: 使用MPI进行并行预备
MPI(Message Passing Interface)是一种用于散布式内存系统的并行编程接口,常用于大畛域并行预备。
fortran
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program parallel_mpi
use mpi
implicit none
integer :: ierr, rank, size, n, i
real, dimension(:), allocatable :: a, b, c, local_a, local_b, local_c
! 运行化MPI环境
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
! 分派局部数组
allocate(local_a(n), local_b(n), local_c(n))
! 运行化局部数组
local_a = [(i + rank * n, i = 1, n)]
local_b = [(i * 2.0 + rank * n, i = 1, n)]
! 并行预备局部数组
do i = 1, n
local_c(i) = local_a(i) + local_b(i)
end do
! 汇集限度
if (rank == 0) then
allocate(a(1000000), b(1000000), c(1000000))
end if
call MPI_Gather(local_c, n, MPI_REAL, c, n, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)
! 限度输出(仅在主程度)
if (rank == 0) then
do i = 1, 10
print *, 'c(', i, ') = ', c(i)
end do
end if
! 开释资源
call MPI_Finalize(ierr)
end program parallel_mpi
代码讲授
MPI运行化: 使用 MPI_Init 运行化MPI环境,取得程度的 rank 和总程度数 size。 数组分派和运行化: 笔据程度数 size 分割全局数组,分派局部数组并进走运行化。 并行预备: 在各个程度入彀算局部数组 local_c。 限度汇集: 使用 MPI_Gather 将各个程度的预备限度汇集到主程度,并在主程度输出部分限度。 MPI收尾: 使用 MPI_Finalize 收尾MPI环境。示例3: 性能优化技能
fortran
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program performance_optimization
implicit none
integer, parameter :: n = 1000000
real, dimension(n) :: a, b, c
integer :: i
! 运行化数组
a = [(i, i = 1, n)]
b = [(i * 2.0, i = 1, n)]
! 向量化预备
call cpu_time(start)
c = a + b
call cpu_time(end)
print *, 'Vectorized computation time:', end - start
! 手动轮回优化
call cpu_time(start)
do i = 1, n
c(i) = a(i) + b(i)
end do
call cpu_time(end)
print *, 'Manual loop computation time:', end - start
contains
subroutine cpu_time(time)
real, intent(out) :: time
call system_clock(count, count_rate)
time = count / real(count_rate)
end subroutine cpu_time
end program performance_optimization
代码讲授
向量化预备: 径直使用数组操作进行向量化预备,提高预备后果。 手动轮回优化: 通过显式轮回进行预备,并对比向量化预备的性能互异。 性能测量: 使用 cpu_time 子设施测量预备时候,比拟不同预备门径的后果。论断
通过以上示例,读者不错了解到Fortran中的并行编程期间和性能优化门径。应用OpenMP和MPI杀青并行预备,不错显赫提高设施的试验后果,相配是在解决大畛域数据和复杂预备任务时。同期,通过向量化和手动轮回优化等技能,不错进一步提高设施性能。
但愿本文巧合匡助读者更好地理会和应用Fortran中的并行编程与性能优化期间,从而提高设施的运行后果和预备智商。
OpenMP数组endierrlocal发布于:河南省声明:该文不雅点仅代表作家本东谈主,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间业绩。
- 存在感不彊,却是好多男孩心中的白蟾光,都溪的情怀经验有点复杂 2024-05-27