117笔记问答在Ubuntu上使用Fortran语言进行GPU加速，可以通过以下步骤实现：
1. 安装CUDA Toolkit
首先，你需要安装NVIDIA的CUDA Toolkit，它提供了在Linux系统上进行GPU编程所需的所有工具和库。
# 添加NVIDIA PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update # 安装CUDA Toolkit sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
2. 安装Fortran编译器
确保你已经安装了Fortran编译器，例如gfortran。
sudo apt-get install gfortran
3. 安装cuFortran
cuFortran是NVIDIA提供的Fortran绑定库，允许你在Fortran代码中使用CUDA功能。
# 下载cuFortran wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cufortran/releases/latest/download/cufortran-_linux64.tar.gz # 解压文件 tar -xzvf cufortran- _linux64.tar.gz -C /opt # 设置环境变量 echo "export PATH=/opt/cufortran/bin:$PATH" >> ~/.bashrc echo "export LD_LIBRARY_PATH=/opt/cufortran/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
4. 编写Fortran代码
编写你的Fortran代码，并使用cuFortran提供的接口来调用GPU函数。
! example.f90 program main use cufortran implicit none ! 定义GPU变量 real, device :: a(10), b(10), c(10) ! 初始化数据 a = [ (i, i=1, 10) ] b = [ (i, i=1, 10) ] ! 调用GPU核函数 call add_kernel(a, b, c, 10) ! 将结果从GPU复制回CPU call copy_to_host(c, c_host, 10) ! 打印结果 print *, "Result:", c_host contains ! GPU核函数 subroutine add_kernel(a, b, c, n) bind(c, name="add_kernel") use, intrinsic :: iso_c_binding real(c_float), intent(in) :: a(n), b(n) real(c_float), intent(out) :: c(n) integer(c_int), value :: n integer :: i do i = 1, n c(i) = a(i) + b(i) end do end subroutine add_kernel end program main
5. 编译和运行代码
使用gfortran编译你的Fortran代码，并链接cuFortran库。
gfortran -o example example.f90 -lcufortran -lcudart
运行编译后的程序：
./example
6. 使用OpenACC（可选）
如果你更喜欢使用OpenACC来进行GPU加速，可以安装OpenACC编译器，并在Fortran代码中使用OpenACC指令。
sudo apt-get install gfortran-openacc
修改Fortran代码以使用OpenACC指令：
! example_openacc.f90 program main use iso_c_binding implicit none real, dimension(10) :: a, b, c ! 初始化数据 a = [ (i, i=1, 10) ] b = [ (i, i=1, 10) ] ! 使用OpenACC指令进行GPU加速 !$acc parallel copy(a[:], b[:], c[:]) do i = 1, 10 c(i) = a(i) + b(i) end do !$acc end parallel ! 打印结果 print *, "Result:", c end program main
编译和运行代码：
gfortran -o example_openacc example_openacc.f90 -fopenacc ./example_openacc
通过以上步骤，你可以在Ubuntu上使用Fortran语言进行GPU加速。根据你的具体需求，可以选择使用cuFortran或OpenACC。