作為FORTRAN老用戶忍不住來撕一下。

FORTRAN就是用來把公式敲到程序中去的，像我們寫的CFD代碼，根本沒有嵌套多層的函數(shù)，也沒有什么復(fù)雜的程序結(jié)構(gòu)，一個(gè)SUBROUTINE幾千行，全是加減乘除的式子，要什么面向?qū)ο竽?#xff1f;

另外FORTRAN本身的編輯邏輯非常簡單，數(shù)組就是數(shù)組，變量就是變量，從數(shù)組中取哪個(gè)數(shù)就是取哪個(gè)數(shù)，沒什么指針移位什么的。全局的數(shù)組在SUBROUTINE或者FUNCTION之間傳遞非常直觀，許多函數(shù)都去操作全局?jǐn)?shù)組也不會出錯(cuò)。

編譯器里的指令級的SIMD向量化是針對最底層的，所以我才不要什么外部的數(shù)學(xué)庫，我需要我們自己寫的DO循環(huán)是那個(gè)被向量化的最底層，許多FORTRAN程序員的習(xí)慣恰好滿足了這一點(diǎn)。我們是不介意連FFT都自己寫的，我們組的程序除了MPI以外沒有使用任何外部的庫，所以并行粒度到哪個(gè)層面就很清楚，可以AVX+openMP+MPI混用。并且作為算法研究，我需要知道計(jì)算中所發(fā)生的一切，依賴外部的庫總是感覺心里沒底。

很多人說的FORTRAN的矩陣操作很方便，在我們這里也是不存在的。CFD在某些階段(甚至是很高的層面上)是需要求解線性方程組不假，但是這種超大的稀疏矩陣根本不是靠庫函數(shù)直接求逆或者直接做矩陣向量乘法的，甚至根本沒有存儲過整個(gè)系數(shù)矩陣。每個(gè)元素具體的算法幾乎全部是手敲進(jìn)去，花上百行去實(shí)現(xiàn)一個(gè)格式算出一個(gè)系數(shù)，最后用一行乘掉拉倒，根本沒有顯式的矩陣運(yùn)算。向量操作倒是偶爾用一下，省一個(gè)DO而已。所以很多人理解的所謂FORTRAN矩陣操作方便的優(yōu)勢，在我看來并不是主要原因。

有人說應(yīng)該權(quán)衡一下，犧牲一點(diǎn)程序性能來節(jié)省編程的時(shí)間，我覺得說的很對，但在不同領(lǐng)域這個(gè)平衡點(diǎn)是不一樣的。像我們CFD領(lǐng)域，有時(shí)在集群上等一個(gè)結(jié)果有時(shí)要數(shù)月，大家還都在排隊(duì)，所以程序運(yùn)行速度絕對是非常重要的。機(jī)時(shí)是很大的成本，你的程序效率太低，收益與成本不對稱，可能連掛上去的機(jī)會都沒有。商業(yè)領(lǐng)域也是一樣的，計(jì)算服務(wù)器也是成本，跑得快的程序直接意味著真金白銀的成本節(jié)省，這是那些“立等可取”的應(yīng)用所無法想象的。

我的感覺就是敲式子并不難，式子本身是什么才更重要。FORTRAN程序員都不認(rèn)為自己是程序員，而都說自己是搞計(jì)算的，懂的人自然知道“搞CFD的”和“用CFD做研究的”是完全不同的概念，前者更牛一些，大佬級的也多為前者。不需要把研究員逼成專業(yè)程序員，就能把算法實(shí)現(xiàn)得挺好挺快，我想這就是FORTRAN存在的價(jià)值。大佬們需要，這就夠了。

當(dāng)然，FORTRAN面向的用戶也越來越窄了，因?yàn)橛?jì)算機(jī)不再是尖端科學(xué)計(jì)算的專屬，已經(jīng)“飛入尋常百姓家”了。什么人都在編程，就一定會有程序員出來造反，“要革FORTRAN的命”，這也是正常的。事實(shí)上目前堅(jiān)持在用FORTRAN的都是大幾十年的傳統(tǒng)學(xué)科(而且是超大規(guī)模計(jì)算的那種，比如各種流體計(jì)算，航空航天的、核爆的、氣象的等等)，看來來像是小眾用戶了，但是仍然是很有錢的少數(shù)。目前基本只有intel和NVIDIA(買了原來的PGI)兩家硬件商還在做，因?yàn)楦咝阅苡?jì)算是他們的大客戶，那些超級計(jì)算機(jī)上也是離不開FORTRAN的。

我也用CUDA，它也是直接針對高性能計(jì)算的，為我節(jié)省了很多的計(jì)算成本(自己獨(dú)占GPU機(jī)器不用排隊(duì)爽歪歪)，但是用CUDA做CFD真的非常小眾，需要適應(yīng)的過程，也經(jīng)歷了被神話和被質(zhì)疑的過程。FORTRAN的定位某種程度上講也是類似的。試想你用C++鄙視CUDA，認(rèn)為CUDA應(yīng)該消失，有意思么？

“FORTRAN滅亡論”可以休矣。

總結(jié)

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