在CentOS中，Fortran并行计算可以通过OpenMP和MPI两种主要技术实现。以下是具体的实现方法和示例代码。
OpenMP是一种支持多平台共享内存并行编程的API。通过使用OpenMP，可以轻松地在Fortran代码中实现并行计算。以下是一个简单的OpenMP示例：
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)) allocate(result(n)) ! 初始化数组 array = 1.0 ! 设置并行区域 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 ! 验证结果 if (all(result == 2.0)) then print *, "Parallel computation successful." else print *, "Error in parallel computation." end if deallocate(array) deallocate(result) end program openmp_example 编译和运行上述代码的命令如下：
gfortran -fopenmp openmp_example.f90 -o openmp_example ./openmp_example MPI（Message Passing Interface）是一种用于分布式内存系统中的并行计算的标准。以下是一个简单的MPI示例，展示了如何在Fortran中使用MPI进行分布式计算：
program mpi_example use mpi implicit none integer :: ierr, rank, size, n, i real, allocatable :: array(:), local_sum, global_sum integer, parameter :: root = 0 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 allocate(array(n)) array(rank + 1:n + rank) = real(rank) ! 初始化局部和 local_sum = 0.0 call MPI_Scatter(array, local_n, MPI_REAL, local_a, local_n, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr) ! 计算局部和 local_sum = sum(local_a) ! 全局计算 call MPI_Reduce(local_sum, global_sum, 1, MPI_REAL, MPI_SUM, root, MPI_COMM_WORLD, ierr) if (rank == root) then print *, "Global sum:", global_sum end if deallocate(array) call MPI_Finalize(ierr) end program mpi_example 编译和运行上述代码的命令如下：
mpif90 mpi_example.f90 -o mpi_example mpirun -np 4 ./mpi_example 为了进一步提高并行计算的性能，可以采用以下优化技巧：
!omp simd指令启用矢量化优化，提升循环计算性能。!omp parallel do指令将计算任务分配到多个线程，提高内存访问效率。通过结合OpenMP和MPI，并应用这些优化技巧，可以在CentOS上实现高效的Fortran并行计算。
