面试题：Fortran并行编程之数组并行操作

Question

在Fortran并行编程环境下，假设有一个大小为N的一维数组A，需要对数组中的每个元素进行平方操作。请使用Fortran并行编程的相关知识，如OpenMP或MPI，编写实现该功能的代码片段，并简要说明你选择的并行框架的优势。

Answer 1

使用OpenMP实现的代码片段

program array_square_openmp
    implicit none
    integer, parameter :: N = 1000
    real :: A(N)
    integer :: i

    ! 初始化数组
    do i = 1, N
        A(i) = real(i)
    end do

    !$omp parallel do
    do i = 1, N
        A(i) = A(i) * A(i)
    end do
    !$omp end parallel do

    ! 输出结果（这里仅为示意，实际应用可按需处理）
    do i = 1, N
        write(*,*) A(i)
    end do
end program array_square_openmp

OpenMP的优势

1. 易于使用：OpenMP采用编译制导语句的方式，只需在串行代码中适当位置添加简单的指令，就能快速实现并行化，对Fortran程序员来说，学习成本较低。
2. 共享内存模型：适用于共享内存多处理器系统，数据共享方便，无需显式管理数据分布，减少了编程复杂度，提高了开发效率。
3. 动态调度：OpenMP支持多种动态调度策略，能够根据任务负载情况动态分配任务，有效避免负载不均衡问题，提高并行效率。

使用MPI实现的代码片段

program array_square_mpi
    use mpi
    implicit none
    integer :: ierr, rank, size, num_per_proc, start, finish
    integer, parameter :: N = 1000
    real, allocatable :: A(:)
    integer :: i

    call MPI_Init(ierr)
    call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, rank, ierr)
    call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, size, ierr)

    num_per_proc = N / size
    if (rank == size - 1) then
        num_per_proc = num_per_proc + mod(N, size)
    end if
    start = rank * num_per_proc + 1
    finish = start + num_per_proc - 1

    allocate(A(num_per_proc))

    ! 初始化数组（这里简单为每个进程分配不同初始值，实际应用可按需处理）
    do i = 1, num_per_proc
        A(i) = real(start + i - 1)
    end do

    ! 对本地数组元素进行平方操作
    do i = 1, num_per_proc
        A(i) = A(i) * A(i)
    end do

    ! 收集所有进程的结果（假设结果最终收集到根进程0）
    if (rank == 0) then
        real, allocatable :: global_A(:)
        allocate(global_A(N))
        call MPI_Gather(A, num_per_proc, MPI_REAL, global_A, num_per_proc, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)
        ! 输出结果（这里仅为示意，实际应用可按需处理）
        do i = 1, N
            write(*,*) global_A(i)
        end do
        deallocate(global_A)
    else
        call MPI_Gather(A, num_per_proc, MPI_REAL, MPI_IN_PLACE, num_per_proc, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)
    end if

    deallocate(A)
    call MPI_Finalize(ierr)
end program array_square_mpi

MPI的优势

1. 分布式内存模型：适用于分布式内存系统，可在多台计算机组成的集群上运行大规模并行计算任务，不受单个节点内存限制。
2. 高可扩展性：MPI可以方便地扩展到大量计算节点，随着节点数量增加，能够有效利用更多计算资源，提升计算能力。
3. 灵活性：程序员可以完全控制数据的分布和通信，能够根据具体问题设计高效的并行算法，适合复杂的并行计算场景。