面试题：Fortran矩阵运算极致优化与性能调优

整体优化策略

任务划分：分析矩阵运算任务，将可并行部分（如矩阵乘法的多个元素计算）分离出来，分配到多核CPU或GPU处理。对于矩阵加法，其元素间计算相互独立，非常适合并行处理；矩阵乘法也可通过分块等方式并行化；矩阵求逆相对复杂，但也有并行算法可利用。
多核CPU利用：使用OpenMP等多线程库在Fortran代码中实现多核并行。通过!$omp parallel do等指令对循环进行并行化，让多核CPU同时处理不同部分的矩阵运算。
GPU利用：将计算密集部分，如大规模矩阵乘法或求逆，移植到GPU上。使用CUDA C与Fortran协同编程，把Fortran数据传递给CUDA内核函数在GPU上计算，计算完成后再将结果传回Fortran。

Fortran与CUDA C协同编程思路

数据传递：在Fortran中声明数组，使用iso_c_binding模块将Fortran数组转换为C兼容格式，传递给CUDA C函数。在CUDA C中，使用cudaMalloc和cudaMemcpy分配GPU内存并将数据从主机（Fortran程序所在内存）拷贝到设备（GPU内存）。计算完成后，再通过cudaMemcpy将结果从设备拷贝回主机。
内核调用：在CUDA C中编写内核函数实现具体矩阵运算，例如矩阵乘法内核。在Fortran中调用CUDA C函数，该函数负责启动内核函数在GPU上执行计算。

编译器选项与内存管理调优

编译器选项：
- Fortran编译器：使用优化选项，如-O3开启最高级优化，-march=native针对本地CPU架构优化。
- CUDA编译器（nvcc）：使用-O3优化，-arch=compute_XY -code=sm_XY指定GPU计算能力，提高代码在特定GPU上的性能。
内存管理：
- 主机内存：在Fortran中，尽量减少内存碎片，合理分配和释放内存。对于大矩阵，考虑使用ALLOCATE分配连续内存块，确保数据访问的局部性。
- 设备内存：在CUDA C中，提前规划好GPU内存使用，避免频繁的内存分配和释放。使用固定内存（page - locked memory）通过cudaHostAlloc在主机端分配内存，可加速主机与设备间的数据传输。

简单框架代码示例

以下是一个简单的矩阵乘法示例，展示Fortran与CUDA C协同编程框架：

Fortran代码（调用CUDA C函数）

program matrix_multiply
    use iso_c_binding
    implicit none
    integer, parameter :: n = 1000
    real(c_float), dimension(n, n) :: a, b, result
    interface
        subroutine matmul_cuda(a_ptr, b_ptr, result_ptr, n) bind(C, name='matmul_cuda')
            use iso_c_binding
            implicit none
            type(c_ptr), value :: a_ptr, b_ptr, result_ptr
            integer(c_int), value :: n
        end subroutine matmul_cuda
    end interface
    integer :: i, j
    ! 初始化矩阵a和b
    do i = 1, n
        do j = 1, n
            a(i, j) = real(i + j, c_float)
            b(i, j) = real(i - j, c_float)
        end do
    end do
    call matmul_cuda(c_loc(a), c_loc(b), c_loc(result), n)
    ! 输出结果或进一步处理
end program matrix_multiply

CUDA C代码（实现矩阵乘法内核）

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

__global__ void matmul_kernel(float *a, float *b, float *result, int n) {
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (row < n && col < n) {
        float sum = 0;
        for (int k = 0; k < n; k++) {
            sum += a[row * n + k] * b[k * n + col];
        }
        result[row * n + col] = sum;
    }
}

extern "C" void matmul_cuda(float *a, float *b, float *result, int n) {
    float *d_a, *d_b, *d_result;
    size_t size = n * n * sizeof(float);
    // 分配设备内存
    cudaMalloc((void**)&d_a, size);
    cudaMalloc((void**)&d_b, size);
    cudaMalloc((void**)&d_result, size);
    // 拷贝数据到设备
    cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    // 设置内核执行配置
    dim3 block(16, 16);
    dim3 grid((n + block.x - 1) / block.x, (n + block.y - 1) / block.y);
    // 调用内核
    matmul_kernel<<<grid, block>>>(d_a, d_b, d_result, n);
    // 拷贝结果回主机
    cudaMemcpy(result, d_result, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    // 释放设备内存
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_result);
}

星途面试题库

面试题：Fortran矩阵运算极致优化与性能调优

知识考点

面试题答案

整体优化策略

Fortran与CUDA C协同编程思路

编译器选项与内存管理调优

简单框架代码示例