面试题：Fortran并行计算之数组并行操作

Question

在Fortran中，假设你有一个大型数组，需要对其每个元素进行相同的数学运算（比如平方），请用Fortran并行计算的方式编写代码实现，阐述你选择的并行策略以及如何处理数据分布。

Answer 1

以下是使用Fortran并行计算对大型数组每个元素进行平方运算的代码示例：

program parallel_square
    use omp_lib
    implicit none
    integer, parameter :: n = 1000000  ! 假设大型数组大小
    real :: array(n)
    real :: result(n)
    integer :: i

   ! 初始化数组
    do i = 1, n
        array(i) = real(i)
    end do

    !$omp parallel do private(i)
    do i = 1, n
        result(i) = array(i) ** 2
    end do
    !$omp end parallel do

   ! 输出结果（这里省略实际输出代码，可根据需求添加）
end program parallel_square

并行策略

1. 选择OpenMP并行化：OpenMP是一种共享内存并行编程模型，Fortran语言对其有很好的支持。它使用简单，通过在代码中添加编译指导语句（如!$omp parallel do），能够轻松地将循环并行化。
2. 线程模型：主线程创建一组并行线程，这些线程共同执行并行区域内的代码。在本代码中，!$omp parallel do语句将do循环并行化，多个线程同时执行循环体，对数组元素进行平方运算。

数据分布处理

1. 共享内存：由于OpenMP是共享内存模型，数组array和result在所有线程间是共享的。每个线程都可以访问数组的任何元素。
2. 数据划分：!$omp parallel do默认采用静态调度策略，将循环迭代均匀地分配给各个线程。例如，如果有4个线程，那么第1个线程处理循环的第1, 5, 9... 次迭代，第2个线程处理第2, 6, 10... 次迭代，以此类推。这种调度方式适合于每个迭代计算量大致相同的情况，能有效避免负载不均衡问题。在!$omp parallel do语句中使用private(i)，确保每个线程有自己独立的循环变量i副本，避免不同线程间i变量的冲突。