CentOS上Fortran并行计算方法
小樊
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2025-12-25 13:58:29
CentOS上Fortran并行计算方法
一、常用并行模型与适用场景
- OpenMP：基于共享内存的多线程并行，适合单机多核CPU；在Fortran中用指令如**!$omp parallel do快速并行化循环。编译时启用-fopenmp**。
- MPI：基于分布式内存的多进程并行，适合多机集群或单机多进程；在Fortran中调用MPI_Init/MPI_Finalize等API。编译用mpif90，运行用mpirun/mpiexec -np N。
- 混合并行（OpenMP+MPI）：外层MPI跨节点，内层OpenMP利用节点内多核，常用于大规模计算。
- GPU加速（OpenACC）：面向NVIDIA GPU的数据并行，需支持OpenACC的编译器（如PGI/NVIDIA HPC SDK）；编译用**-acc**。
以上模型在CentOS上均可实现，选择取决于硬件与并行粒度需求。
二、OpenMP共享内存并行
- 安装与准备
- 安装编译器与OpenMP运行时：sudo yum install gcc gfortran（GCC自带OpenMP支持）。
- 最小示例 openmp_demo.f90
- 要点：use omp_lib，在循环前使用**!$omp parallel do**，编译加**-fopenmp**。
- 编译与运行
- 编译：gfortran -fopenmp -O3 -o openmp_demo openmp_demo.f90
- 运行：
- 直接：./openmp_demo（受环境变量控制）
- 指定线程数：OMP_NUM_THREADS=8 ./openmp_demo
- 提示
- 避免在并行区使用print等非线程安全输出；尽量让循环体足够“厚”以抵消并行开销；合理设置schedule(static/dynamic)与private/shared变量。
三、MPI分布式内存并行
- 安装与准备
- 安装OpenMPI：sudo yum install openmpi openmpi-devel；安装后可使用mpif90/mpirun。
- 最小示例 mpi_demo.f90
- 要点：use mpi，调用MPI_Init/MPI_Comm_rank/MPI_Comm_size/MPI_Finalize。
- 编译与运行
- 编译：mpif90 -O3 -o mpi_demo mpi_demo.f90
- 运行：mpirun -np 4 ./mpi_demo（可按节点与核数扩展）
- 提示
- 进程间通过MPI_Send/MPI_Recv或集合通信（如MPI_Allreduce）交换数据；注意数据划分与负载均衡；多节点需配置SSH免密与正确的主机清单。
四、混合并行与GPU加速
- 混合并行（OpenMP+MPI）
- 思路：每个MPI进程绑定若干OpenMP线程（如节点内OMP_NUM_THREADS=8，节点间用MPI跨节点）；编译分别启用**-fopenmp**（OpenMP）与mpif90（MPI）。
- 运行示例：mpirun -np 2 -x OMP_NUM_THREADS=8 ./hybrid_demo（节点数与核数按实际调整）。
- GPU加速（OpenACC）
- 适用：具备NVIDIA GPU且安装支持OpenACC的编译器（如PGI/NVIDIA HPC SDK）。
- 示例要点：在循环前使用**!$acc parallel loop**，编译用**-acc**；运行时确保驱动与运行时可用。
- 提示
- 混合并行需控制总并行度≈物理核心数，避免超订；GPU代码关注数据传输（host↔device）开销与内核占用率。
五、性能优化与常见问题
- 基础优化
- 循环向量化：在热循环上使用**!$omp simd**；确保数据对齐与连续访问；减少临界区与锁竞争；合理设置num_threads与schedule。
- 数学库与数值库
- 线性代数与FFT等可结合BLAS/LAPACK/FFTW（如：sudo yum install blas-devel lapack-devel fftw-devel），并链接优化实现以提升整体性能。
- 调试与验证
- 先做串行正确性验证，再逐步并行；小规模对照（如np=1/2/4）核对结果与性能；使用perf/top或MPI性能分析工具定位瓶颈。
