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Fortran-CUDA与Fortran环境配置+首个Fortran程序实例.zip

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简介：
本资源包提供Fortran编程语言结合CUDA进行高性能计算的教程及环境搭建指南，并包含首个Fortran程序实例代码。适合初学者快速入门和实践。 Fortran与CUDA的环境搭建以及编写第一个Fortran程序。

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  • Fortran-CUDA与Fortran环境配置+首个Fortran程序实例.zip
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    本资源包提供Fortran编程语言结合CUDA进行高性能计算的教程及环境搭建指南，并包含首个Fortran程序实例代码。适合初学者快速入门和实践。 Fortran与CUDA的环境搭建以及编写第一个Fortran程序。
  • Linux下CUDA Fortran环境搭建
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    本教程详细介绍了在Linux环境下配置和安装CUDA Fortran开发工具的过程，涵盖必要的软件包安装、驱动程序设置及编译器配置等步骤。适合希望利用NVIDIA GPU进行高性能计算的开发者学习参考。 在Ubuntu或CentOS上搭建CUDA Fortran、HPC SDK以及CUDA的步骤如下： 1. 安装必要的依赖项。 2. 下载并安装NVIDIA驱动程序。 3. 安装CUDA Toolkit，同时注意选择与系统兼容的版本。 4. 配置环境变量以确保正确使用新安装的工具包。 5. 测试安装是否成功。可以通过编译和运行示例代码来验证。 对于CUDA Fortran而言： - 下载并安装NVIDIA HPC SDK（包含CUDA Fortran）。 - 确保已配置好相应的环境变量，以便能够调用Fortran编译器和其他工具。 - 编写测试程序，并使用提供的模块和库进行编译与运行。 请根据官方文档或相关教程执行以上步骤。
  • 8个Fortran插值程序示例
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    本资料提供了八个实用的Fortran语言编写的数据插值程序示例，涵盖多种常见插值方法，适用于科研与工程计算中数据处理需求。 8种Fortran的插值程序非常有用且常用。
  • 现代Fortran解析——Fortran程序教程
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    本书为读者提供了一站式的现代Fortran编程指南，涵盖了从基础语法到高级特性的全面介绍，旨在帮助程序员高效地编写和维护高质量的Fortran代码。 《Modern Fortran Explained》是一本深入探讨Fortran编程语言的教程，专为那些希望提升Fortran编程技能或初学者设计。Fortran是最早被广泛使用的高级编程语言之一，在科学计算和工程领域有着广泛应用。这本书详细介绍了现代Fortran的特性，帮助读者掌握这一强大工具。 1. **Fortran简介**：Fortran最初在20世纪50年代由IBM开发，旨在简化科学计算。随着时间的发展，Fortran经历了多次版本更新，包括Fortran 90、95、2003、2008和2018等，逐渐演变为现代Fortran，并增加了面向对象编程及并行编程的特性。 2. **现代Fortran特性**：现代Fortran引入了模块（Modules）、类型（Types）、派生类型（Derived Types）、接口（Interfaces）、数组函数（Array Functions）以及支持Coarrays和OpenMP等新特性，使代码更加结构化、可读性和可维护性更强。 3. **模块（Modules）**：模块是组织代码的一种方式，它允许将变量、子程序和类型封装在一起，便于代码重用和管理。通过`use`语句可以在不同的源文件之间共享模块内容。 4. **派生类型（Derived Types）**：用户可以定义包含基本类型、数组或子程序的自定义数据结构，增强了抽象能力。 5. **接口（Interfaces）**：确保函数和子程序调用的一致性，并提高代码可靠性和可维护性。 6. **并行编程**：现代Fortran支持使用Coarrays进行分布式内存计算及集成OpenMP库进行共享内存并行处理，极大提高了大规模计算的效率。 7. **数组编程**：Fortran以其强大的数组操作能力而闻名。引入了数组赋值、函数和矢量化操作等功能，使大型数据集处理更加便捷。 8. **错误处理与输入输出**：书中还介绍了如何有效进行错误处理及使用Fortran IO系统执行文件操作，包括格式化和非格式化IO以及二进制文件的读写。 9. **面向对象编程**：尽管传统上被视为过程式语言，现代Fortran引入了类（Classes）等概念，使编写面向对象科学代码成为可能。 10. **实践与案例研究**：教程包含丰富的实例和练习以帮助读者将理论知识应用于实际问题，并加深理解。 通过《Modern Fortran Explained》，无论是初学者还是有经验的程序员都能学习到Fortran的基础知识并掌握如何使用现代Fortran高级特性编写高效、清晰的科学计算代码。
  • CUDA-Fortran高效编程实战.pdf
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    《CUDA-Fortran高效编程实战》一书深入浅出地讲解了如何使用Fortran语言进行CUDA编程，帮助读者掌握在NVIDIA GPU上利用并行计算技术优化科学计算和工程应用的方法。 CUDA-Fortran高效编程实践涉及使用Fortran语言进行并行计算的优化技巧和技术，旨在帮助开发者充分利用NVIDIA GPU的强大处理能力来加速科学计算、工程模拟和其他高性能计算任务。通过学习CUDA-Fortran，可以有效地将数据密集型应用迁移到GPU上运行，从而显著提高程序执行效率和性能表现。
  • CUDA 和 Fortran 的结合
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    本文探讨了如何将Fortran与NVIDIA的CUDA技术相结合，以实现高效的并行计算。通过这种组合，可以充分利用GPU的强大功能来加速科学和工程应用程序中的复杂计算任务。 将Fortran与CUDA连接可以方便地进行许多分子动力学（MD）计算，因为很多这类计算都是用Fortran编写的。
  • Fortran基本环境与安装指南
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    《Fortran基本环境与安装指南》旨在为编程初学者提供一份详尽的教程，介绍如何搭建和配置Fortran语言开发环境，帮助读者快速入门并掌握基础编程技能。 第一讲：基础知识及开发环境 第二讲：语句结构与数组 第三讲：数据类型及格式化输入输出
  • CUDA-Fortran: 此仓库致力于展示Fortran 90中的基础CUDA编程技巧。
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    简介：本仓库专注于演示如何在Fortran 90中运用基础的CUDA编程技术，旨在为希望结合Fortran高效数值计算与NVIDIA CUDA强大并行处理能力的开发者提供指导。 CUDA Fortran 90功能测试的目的在于试验Fortran 90中的CUDA编程基础知识。此存储库包含几个小项目，用于测试加速、内存分配以及流传输等功能，并可用作在CUDA中使用Fortran编程的基本参考。 值得一提的是，其中一些示例直接取自PGI CUDA Fortran 编程指南；这些文件夹在其目录名称中标记为“example”。 内容包括： - 01-get-threadid example-5.1：该部分提供了一个大型矩阵的广泛例子，演示了如何使用CPU（双循环或OpenBLAS）和GPU（cuBLAS和切片）进行矩阵乘法运算。 - example-5.2：演示映射内存分配的副本。 - memory-bandwidth：测量固定和可分页内存在Host到Device以及Device到Host传输的有效性。 - async-data-transfer：评估四种不同数据传输策略下的延迟需求。
  • Fortran八叉树的实现: Fortran-octree
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    Fortran-octree介绍了如何使用Fortran语言高效地实现八叉树数据结构。该方法适用于三维空间中的大规模数据管理和加速计算应用，如计算机图形学和物理模拟等场景。 福特兰八叉树（Fortran八叉树）实现的测试步骤如下： 1. 创建一个名为build的新目录，并进入该目录。 2. 执行命令`cmake ..` 3. 运行`make` 4. 最后执行可执行文件并指定点的数量，如默认为100个点，则命令为 `./octree_test 100` 如果未提供具体的点数，默认使用100。