面试题：Fortran中如何实现简单的GPU加速计算

Question

假设你有一个简单的Fortran程序，用于计算两个数组的点积。请描述如何使用Fortran结合GPU加速来实现该功能，简要说明所涉及的关键步骤和可能用到的库或工具。

Answer 1

1. 关键步骤：
   • 数据准备：
     • 在Fortran程序中，定义数组并初始化数据。例如，假设有两个一维数组a和b，需要确保它们的数据类型与后续在GPU上操作兼容。
     • 将主机（CPU）上的数据传输到设备（GPU）内存。
   • 内核函数编写：
     • 编写GPU内核函数，该函数负责在GPU上执行点积计算。在Fortran中，这通常通过特定的编译器扩展来实现。例如，使用OpenACC时，内核函数可以在!$acc kernels块内定义，该函数将对数组中的每个元素进行乘法并累加结果。
   • 并行计算调度：
     • 使用并行计算模型，如OpenACC或CUDA Fortran的并行指令，将计算任务分配到GPU的多个计算核心上。例如，在OpenACC中，可以使用!$acc parallel loop reduction(+:result)这样的指令来并行化循环，并对结果进行归约操作，这里result是点积的最终结果。
   • 数据回传：
     • 计算完成后，将GPU设备上的计算结果传输回主机（CPU）内存，以便程序后续使用或输出。
2. 可能用到的库或工具：
   • OpenACC：
     • 是一种基于指令的编程模型，可用于在Fortran、C和C++中进行GPU加速。它允许开发者通过在现有代码中添加类似!$acc开头的指令来标识需要在GPU上执行的代码区域。例如，!$acc kernels指令标识代码块将在GPU上执行，!$acc parallel loop指令用于并行化循环。
   • CUDA Fortran：
     • 是NVIDIA提供的用于在Fortran中直接编写CUDA代码的工具。它允许开发者使用Fortran语法编写内核函数和管理GPU内存。例如，通过attributes(global)声明一个Fortran子例程为CUDA内核，使用cudaMalloc和cudaMemcpy等函数进行GPU内存分配和数据传输。