面试题：Fortran OpenMP并行编程之复杂并行任务调度

并行任务调度方案设计

任务划分：根据任务类型将整个计算过程划分为不同的模块，如矩阵乘法模块、数值积分模块和数据排序模块。
依赖关系处理：利用OpenMP的任务依赖机制，明确任务之间的先后顺序。例如，数值积分任务依赖矩阵乘法任务的结果，数据排序任务依赖数值积分任务的结果。
并行执行：对于每个模块，利用OpenMP的并行区域并行化其中的计算，如在矩阵乘法模块中并行化矩阵乘法的运算过程。

Fortran和OpenMP实现代码示例

program parallel_scientific_computation
    use omp_lib
    implicit none

    ! 定义矩阵维度等参数
    integer, parameter :: n = 100
    real :: matrix_a(n, n), matrix_b(n, n), result_matrix(n, n)
    real :: integral_result
    real :: data_to_sort(n)

    ! 初始化矩阵和数据
    call random_number(matrix_a)
    call random_number(matrix_b)
    call random_number(data_to_sort)

    !$omp parallel shared(matrix_a, matrix_b, result_matrix, integral_result, data_to_sort)
    !$omp master
        ! 矩阵乘法任务
        !$omp task depend(out: result_matrix)
            call matrix_multiplication(matrix_a, matrix_b, result_matrix, n)
        !$omp end task

        ! 数值积分任务
        !$omp task depend(in: result_matrix) depend(out: integral_result)
            call numerical_integration(result_matrix, integral_result)
        !$omp end task

        ! 数据排序任务
        !$omp task depend(in: integral_result)
            call data_sorting(data_to_sort, integral_result)
        !$omp end task
    !$omp end master
    !$omp end parallel

contains
    subroutine matrix_multiplication(a, b, result, size)
        real, intent(in) :: a(size, size), b(size, size)
        real, intent(out) :: result(size, size)
        integer, intent(in) :: size
        integer :: i, j, k
        do i = 1, size
            do j = 1, size
                result(i, j) = 0.0
                do k = 1, size
                    result(i, j) = result(i, j) + a(i, k) * b(k, j)
                end do
            end do
        end do
    end subroutine matrix_multiplication

    subroutine numerical_integration(matrix, result)
        real, intent(in) :: matrix(:, :)
        real, intent(out) :: result
        ! 简单的数值积分示例，实际应根据具体需求实现
        result = sum(matrix)
    end subroutine numerical_integration

    subroutine data_sorting(data, key)
        real, intent(inout) :: data(:)
        real, intent(in) :: key
        ! 根据积分结果对数据进行排序，实际应根据具体需求实现
        integer :: i, j
        real :: temp
        do i = 1, size(data) - 1
            do j = i + 1, size(data)
                if (data(i) > data(j)) then
                    temp = data(i)
                    data(i) = data(j)
                    data(j) = temp
                end if
            end do
        end do
    end subroutine data_sorting
end program parallel_scientific_computation

同步机制和任务优先级优化

同步机制：
- 使用!$omp task depend语句明确任务之间的依赖关系，确保任务按照正确的顺序执行。这保证了数值积分任务在矩阵乘法完成后执行，数据排序任务在数值积分完成后执行。
- OpenMP默认的同步机制会在并行区域结束时进行隐式同步，确保所有任务都完成后再继续执行后续代码。
任务优先级：
- 可以使用!$omp task priority(priority_value)来设置任务优先级。例如，如果矩阵乘法计算量最大，可以将其优先级设置较高，使其优先被调度执行。如!$omp task depend(out: result_matrix) priority(1) ，数值积分任务可以设置为!$omp task depend(in: result_matrix) depend(out: integral_result) priority(2) ，数据排序任务设置为!$omp task depend(in: integral_result) priority(3) 。这样在资源有限的情况下，高优先级任务会优先被处理，提高整体性能。
- 同时，在多核环境下，根据硬件资源和任务特性，合理分配任务到不同核心，减少资源竞争，进一步优化性能。

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知识考点

面试题答案

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Fortran和OpenMP实现代码示例

同步机制和任务优先级优化