1樓：
CUDA FORTRAN了解一下？雖然支援不如C++那麼完善，fortran版本官方文件和fortran介面文件不如C++版本官方文件那麼詳細，但用是沒啥大問題的。不過還是建議先看看CUDA C++ Programming Guide了解下GPU的基本體系架構，然後再對照著Fortran Code Samples進行程式設計。
2樓：旅行大喵
如果你的泛函指的是DFT的話，鑑於DFT的主要消耗時間還是在矩陣對角化上，所以可以考慮使用現成的的庫比如Scalapack，cuBLAS等等...
3樓：Spicy Wang
我主要做分布式GPU異構超算上的並行加速研究，經常用fortran，c/c++混合程式設計，以及cuda加速。
首先你要把可並行的部分找出來。數值計算類的應用一般來說是以資料級並行為主。比如一些矩陣和向量的計算，可以把資料分配到不同的處理器上運算，實現並行。
如果沒有並行經驗，建議從純cpu並行做起，學一下mkl，mpi之類的庫，然後再做cuda加速。
不知道你的實驗平台是怎麼樣的，提供幾種並行方案：
最簡單的，單機單執行緒單GPU，把耗時大的運算元放到GPU上加速，其他部分仍然保持單執行緒序列。
高階一點，單機多執行緒多卡（前提是你有多GPU卡伺服器）。假如有4張卡，用fortran+openmp+cuda，4執行緒，每個執行緒排程乙個gpu。把資料切分為四個部分，由四個執行緒排程放到四個gpu上算。
大規模可以這麼加速。
超大規模的並行，在分布式多節點多gpu的平台上，用fortran+mpi+（openmp可選）+cuda。每個程序排程乙個gpu，使用mpi程序間通訊同步。可擴充套件到幾百上千個gpu卡，看你的優化能力。
4樓：無語
本人也就略通運籌學、線性規劃，第二門學的就是它，FORTRAN77......有縮排和大寫字母要求。
FORTRAN不難學，設計用來做數值計算，是計算機的「原教旨」吧。
現在應該有大量的數學庫都是它寫的，不少上了年紀了。專業性比較強。
CUDA不懂，這不是老黃專門針對自家硬體設計的嘛。
5樓：firedragonxx
GPU沒做過不知道，FORTRAN的並行看是哪種並行，現在通用的是兩種，一種程序級並行，以MPI為主；一種執行緒級並行，以OPENMP為主。兩種都不難，可以自己找書看一看。
led燈 有沒有懂的
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