Ubuntu 下使用 Fortran 做大数据的实用路线
一 环境搭建与核心工具
- 编译器与基础工具：安装 gfortran 与构建工具，获得高效的数值与并行编译链。
- 命令：sudo apt update && sudo apt install gfortran build-essential
- 数值与并行库：安装 BLAS/LAPACK（线性代数）、OpenMPI/MPICH（分布式内存并行）、OpenMP（共享内存并行）、HDF5/NetCDF（大规模数据 I/O）。
- 命令：sudo apt install libblas-dev liblapack-dev libopenmpi-dev libhdf5-dev libnetcdf-dev
- 可选：若使用 Intel 工具链，可安装 Intel Fortran Compiler（ifort） 获取更激进的优化与向量化支持。
二 数据 I O 与存储格式
- 文本与二进制：小到中等规模可用 CSV/文本；更大规模建议用 二进制流 提升吞吐。示例（二进制流读取）：
- 代码片段：open(unit=10, file=‘large_data.bin’, form=‘unformatted’, access=‘stream’); read(10) data; close(10)
- 高效格式：处理 GB 级以上 数据优先采用 HDF5（分块、压缩、并行 I/O）。示例（HDF5 写入，Fortran 接口）：
- 代码片段：use hdf5; call h5fcreate_f(“big_data.h5”, H5F_ACC_TRUNC_F, file_id, ierr); call h5screate_simple_f(2, dims, dataspace_id, ierr); call h5dcreate_f(file_id, “dataset_1”, H5T_NATIVE_REAL, dataspace_id, dataset_id, ierr); call h5dwrite_f(dataset_id, H5T_NATIVE_REAL, data, dims, ierr); …; call h5dclose_f(…); call h5sclose_f(…); call h5fclose_f(…)
- 编译链接：gfortran -O3 -o h5_writer h5_handler.f90 -lhdf5_fortran -lh5
- 并行 I/O：跨进程/节点分析时，结合 MPI-IO（如 HDF5 并行库）避免单点 I/O 瓶颈。
三 并行计算与扩展
- 共享内存并行（OpenMP）：适合单机多核加速，典型模式为对大数组的 归约/遍历 并行化。
- 编译：gfortran -O3 -fopenmp -o parallel_sum parallel_sum.f90
- 运行：设置线程数，例如 export OMP_NUM_THREADS=8 后执行 ./parallel_sum
- 分布式内存并行（MPI）：适合多节点集群，按数据块划分并行计算与写入。
- 编译：mpif90 -o mpi_parallel_io mpi_parallel_io.f90
- 运行：mpirun -np 4 ./mpi_parallel_io
- 加速选项：在支持的环境下，可使用 CUDA Fortran/OpenACC 将热点循环卸载到 GPU，需配套 NVIDIA HPC SDK 或相应编译器支持。
四 性能优化与工程实践
- 编译器优化：使用 -O3、-march=native 提升向量化与指令级并行；谨慎使用 -ffast-math（可能影响精度）。
- 示例：gfortran -O3 -march=native -fopenmp -o opt code.f90
- 内存与缓存：优先 连续内存访问、分块（chunking） 与 循环展开，避免在循环中频繁 allocate/deallocate，尽量复用数组。
- 热点定位：用 gprof 进行性能剖析（编译加 -pg，运行后分析 gmon.out），或采用 Intel VTune 做更细粒度热点与向量化分析。
- 工程集成：将计算内核编译为 共享库（.so） 供 Python/C++ 调用，或用 f2py 将 Fortran 封装为 Python 模块，实现数据清洗/可视化与高性能计算的解耦。
五 快速上手示例
- 步骤 1（环境）：执行 sudo apt update && sudo apt install gfortran build-essential libopenmpi-dev libhdf5-dev
- 步骤 2（小规模统计，CSV）：用 Fortran 读取一列数值，计算 均值/标准差，编译 gfortran -O3 -o data_processor csv_processing.f90，运行 ./data_processor
- 步骤 3（大规模并行统计，HDF5 + OpenMP）：将数组写入 HDF5，用 OpenMP 并行归约求和，编译 gfortran -O3 -fopenmp -o h5_par_sum h5_par_sum.f90 -lhdf5_fortran -lh5，运行前设置 OMP_NUM_THREADS=8
- 步骤 4（多节点扩展，MPI）：按进程划分数据块并行处理/写入，编译 mpif90 -o mpi_sum mpi_sum.f90，运行 mpirun -np 4 ./mpi_sum
- 步骤 5（可视化与交付）：将结果写入文本或 HDF5，用 Python/Matplotlib 绘图或交付给下游系统。
