程序单元和模块的合理组织
- 模块划分：
- 功能模块：根据计算任务的功能，将代码划分为不同的模块。例如，将数据预处理功能放在一个模块，核心计算功能放在另一个模块。在Fortran中，使用
module关键字定义模块。例如：
module data_preprocess_module
implicit none
contains
subroutine preprocess_data(data)
real, intent(inout) :: data(:)
! 数据预处理代码
end subroutine preprocess_data
end module data_preprocess_module
- **设备相关模块**：为不同的计算设备（CPU、GPU）分别创建模块。例如，创建一个`cpu_compute_module`和一个`gpu_compute_module`。在`gpu_compute_module`中可以包含与GPU计算相关的特定函数和子例程，如使用OpenACC等加速指令的代码。
module gpu_compute_module
use acc_lib
implicit none
contains
subroutine gpu_compute(data)
real, intent(inout) :: data(:)
!$acc parallel loop
do i = 1, size(data)
data(i) = data(i) * 2.0
end do
end subroutine gpu_compute
end module gpu_compute_module
- 程序单元调用：
- 主程序：在主程序中，根据任务的性质调用不同模块中的程序单元。例如，如果有一个任务可以在GPU上高效执行，就调用
gpu_compute_module中的子例程；如果是一些简单的控制流或不适合GPU的任务，就调用cpu_compute_module中的程序单元。
program main_program
use data_preprocess_module
use gpu_compute_module
implicit none
real :: data(100)
call preprocess_data(data)
call gpu_compute(data)
end program main_program
保持代码可读性和可扩展性
- 清晰的命名规范：模块、程序单元的命名应具有描述性，能清晰表达其功能。例如，
data_preprocess_module能让人一眼看出是数据预处理相关的模块。
- 注释：在模块和程序单元内部添加详细的注释，说明其功能、输入输出参数的含义等。例如：
! 该子例程用于对输入数据进行预处理
! 参数data为需要预处理的数据数组，会在子例程中被修改
subroutine preprocess_data(data)
real, intent(inout) :: data(:)
! 数据预处理代码
end subroutine preprocess_data
- 分层架构：采用分层的方式组织模块和程序单元，如将底层的硬件相关操作放在一层，中间层进行数据处理和算法实现，上层进行整体的任务调度。这样在需要扩展功能时，只需要在相应的层进行修改或添加新的模块和程序单元。
可能遇到的挑战及应对方法
- 数据传输开销：
- 挑战：在CPU - GPU混合计算中，数据在CPU和GPU之间传输会带来较大的开销，影响计算效率。
- 应对方法：尽量减少数据传输次数，合理分配数据存储位置。例如，在GPU计算前一次性将所需数据传输到GPU，计算完成后再一次性取回。可以使用Fortran的数组切片等技术，只传输实际需要的数据部分。
- GPU编程模型差异：
- 挑战：不同的GPU可能采用不同的编程模型（如CUDA、OpenACC等），这要求代码具有一定的可移植性，同时需要掌握不同编程模型的特点和语法。
- 应对方法：使用标准化的编程模型，如OpenACC，它具有较好的跨平台性。同时，在代码中通过条件编译等技术，针对不同的GPU硬件进行优化。例如：
#ifdef CUDA_ENABLED
! CUDA特定代码
#else
! OpenACC或其他通用代码
#endif
- 负载均衡：
- 挑战：在CPU - GPU混合计算中，如何合理分配任务到不同的计算设备，以达到最佳的负载均衡是一个挑战。如果任务分配不合理，可能导致某个设备闲置，而另一个设备过载。
- 应对方法：通过性能分析工具（如NVIDIA的Nsight等）分析任务的计算量和特点，根据设备的性能和资源情况，动态调整任务分配策略。例如，可以采用任务队列的方式，将任务按照优先级和计算量分配到不同的设备上执行。
