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c++ versus fortran
送交者: kenn2003 2009年11月15日03:30:18 于 [教育学术] 发送悄悄话

1 功能

c++什么都能做,早期fortran只能做数值计算,现在能做非数值的东西,但还是远没有
c++完备;

其实,fortran77是个好东西:专项、简单;从fortran90开始,哲学出了问题;



2 软件开发
c++是开发软件的最好语言,很大程度是因为它的“面向对象”的特点,其实就是“鼓
励”、“帮助”庞大的程序群的“创造”、“管理”;


用fortran写软件,不仅仅有些功能(如,对计算机软硬件的操作)没法办,而且整个
软件会被管理得一塌糊涂;用c++,10个人1年就能搞定的东西,if用frotran,同样10
个人估计需要5年;



3 软件工程
即便不是做软件,而是写个1万行数量级的程序,c++也因为promotes优良的编程习惯而
战胜fortran;


4 super c
如果没有那么多的“object”,不需要++,那么可以不用c++的那些oop东西,把它当作
一个改进的c,有人称之super c,来用;这样,c++和fortran都是command oriented的
结构化语言; 用super c 写的程序,将来能比较迅速地upgrade成软件,if fortran,
得重写;



5 交流

目前,计算机99%以上是用来“数据搬运”的,主要分“通信”、“数据处理”2大块
;比如,操作系统,就是一个数据搬运问题;
计算机1%不到是用来“数据产生”的,既科学计算;搬运工们基本不用real number;
科学计算的,基本用real number;

那些数据搬运工,即computer science人士,基本不懂fortran;

所以,做科学计算的,if用fortran,数据搬运工们的成果就不能及时拿来主义了;



6 关于“速度”的思辨

c++比fortran才慢10%左右;不用++的c++,比fortran慢得更少;

思辨一下:is 10% speed reduction A big deal?

a 你的程序快10%左右,这样本来需要24小时算完的东西,你的fortran程序22小时就
能算完;这很牛吗?

b 当计算机在计算的时候,你不可以去干别的事吗?慢10%妨碍你啦?

c 为了让计算机省2个小时,你愿意自己多花几百小时、甚至几千小时(this is the
case if 做软件)写程序、改程序、调试程序、维护程序,这样做,是不是太傻B了?
抑或傻A?







藕的博士论文程序只用了4个左右的很简短的subroutine,就完成了“并行计算”,效
果是:8个processors,速度是8倍;

以下是其中一个subroutine:

 

// filtered gathering of condensed local vector, make sure incoming data not modified

#include "globalDefined.h"
#include
#include

using namespace std;

 

#if parallel
#include "mpi.h"
#endif

 

extern int  MPI_Rank, MPI_Size;
extern int  MPI_SendList[MPI_MAXSIZE], MPI_ReceiveList[MPI_MAXSIZE];

extern int  MPI_Inf[2], MPI_Inf_Buffer[2];
extern double MPI_Vector[MPI_MAXNUMROW], MPI_Vector_Buffer[MPI_MAXNUMROW];

 

void MPI_superpositionFiltered (
    int localContribution,  // 0 or 1: local contribution included or not
    int rowCounter, int rowToNode[], int nodeToRow[], double vector_local[],
    int counterFilteredList[],
    int rowToNodeFilteredList[][MPI_MAXSIZE], // indexed by outcoming data
    double vector[]
    )
{

#if parallel
 MPI::COMM_WORLD.Barrier();
#endif

 

 int i;

#if parallel
 int j;
 int tag = 0;
 MPI::Status status;
 MPI::Request requestIsend, requestIrecv;
#endif

 

 

// initialization
 for ( i = 0; i < rowCounter; i++ ) {
  vector = 0.0;
 }

 

// possible local contribution
 if ( localContribution == 1 ) {
  for ( i = 0; i < rowCounter; i++ ) {
   vector += vector_local;
  }
 }

 

 

#if parallel
 MPI::COMM_WORLD.Barrier();
#endif

 

// broadcast filtered values and positions by all processors
#if parallel
 for ( i = 0; i < MPI_Size-1; i++ ) {

  for ( j = 0; j < counterFilteredList[MPI_SendList]; j++ ) {
   MPI_Vector[j] = vector_local[ nodeToRow[rowToNodeFilteredList[j][MPI_SendList]] ];
  }

  if ( counterFilteredList[MPI_SendList] != 0 ) {
   requestIsend = MPI::COMM_WORLD.Isend ( &MPI_Vector, counterFilteredList[MPI_SendList],
    MPI::DOUBLE, MPI_SendList, tag );
   requestIsend.Wait ( status );
  }
  if ( counterFilteredList[MPI_ReceiveList] != 0 ) {
   requestIrecv = MPI::COMM_WORLD.Irecv ( &MPI_Vector_Buffer, counterFilteredList[MPI_ReceiveList],
    MPI::DOUBLE, MPI_ReceiveList, tag );
   requestIrecv.Wait ( status );
   for ( j = 0; j < counterFilteredList[MPI_ReceiveList]; j++ ) {
    vector[ nodeToRow[rowToNodeFilteredList[j][MPI_ReceiveList]] ] += MPI_Vector_Buffer[j];
   }
  }

 }
#endif

 

#if parallel
 MPI::COMM_WORLD.Barrier();
#endif

}

 

 

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