面试题：Fortran在流体力学模拟中的并行计算实现

Question

流体力学模拟计算量较大，通常需要并行计算来提高效率。假设你使用Fortran进行流体力学模拟，要利用MPI实现并行计算，将计算任务分配到多个处理器核心上。请描述并行计算的基本思路，并给出关键的Fortran代码片段，说明如何使用MPI进行数据的分发和收集，以完成对整个流场的模拟计算。

Answer 1

并行计算基本思路

1. 初始化MPI环境：在程序开始时，初始化MPI环境，获取进程数量和当前进程的编号。
2. 划分计算任务：根据进程数量，将整个流场划分成多个子区域，每个进程负责计算一个子区域。
3. 数据分发：将每个进程需要的初始数据从主进程（通常是进程0）分发到各个进程。
4. 并行计算：各个进程独立对自己负责的子区域进行流体力学模拟计算。
5. 数据收集：计算完成后，将各个进程的计算结果收集到主进程，合并得到整个流场的结果。
6. 结束MPI环境：计算完成后，关闭MPI环境。

关键Fortran代码片段

program mpi_hydrodynamic_simulation
    use mpi
    implicit none

    integer :: ierr, rank, num_procs
    integer, parameter :: n = 100 ! 假设流场数据规模
    real :: local_data(n)
    real :: global_data(n * num_procs)

    ! 初始化MPI环境
    call MPI_Init(ierr)
    call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, rank, ierr)
    call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, num_procs, ierr)

    if (rank == 0) then
        ! 主进程生成初始数据
        global_data = [(i, i = 1, n * num_procs)]
    end if

    ! 数据分发
    call MPI_Scatter(global_data, n, MPI_REAL, local_data, n, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)

    ! 并行计算
    call local_computation(local_data)

    ! 数据收集
    call MPI_Gather(local_data, n, MPI_REAL, global_data, n, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)

    if (rank == 0) then
        ! 主进程处理合并后的结果
        call process_global_result(global_data)
    end if

    ! 结束MPI环境
    call MPI_Finalize(ierr)

contains
    subroutine local_computation(data)
        real, intent(inout) :: data(n)
        ! 这里是每个进程对局部数据的流体力学模拟计算代码
        data = data * 2.0
    end subroutine local_computation

    subroutine process_global_result(data)
        real, intent(in) :: data(n * num_procs)
        ! 这里是主进程对合并后整个流场数据的处理代码
        print *, 'Final result:', data
    end subroutine process_global_result
end program mpi_hydrodynamic_simulation

代码说明

1. MPI_Init：初始化MPI环境。
2. MPI_Comm_rank：获取当前进程的编号。
3. MPI_Comm_size：获取总进程数。
4. MPI_Scatter：从主进程（进程0）将数据分发给各个进程。
5. local_computation：每个进程对局部数据进行计算的子例程。
6. MPI_Gather：将各个进程的计算结果收集到主进程。
7. process_global_result：主进程对合并后的整个流场数据进行处理的子例程。
8. MPI_Finalize：结束MPI环境。