Zeker, hier volgt een uitgebreide uitleg over hoe je je Fortran-code voor de numerieke simulatie van atmosferische convectie efficiënter kunt maken door gebruik te maken van geheugenbeheer- en vectorisatietechnieken, specifiek gericht op een Intel Xeon Gold 6230 met AVX-512. **1. Efficiënt geheugenbeheer in Fortran** - **Gebruik van allocatie en deallocatie**: Zorg dat je dynamisch geheugen gebruikt via `allocate` en `deallocate`. Dit voorkomt dat je onnodig grote arrays vastlegt die niet volledig worden gebruikt. - **Contiguous geheugen en array-structuur**: Fortran legt arrays standaard in contiguous geheugen, wat goed is voor vectorisatie. Vermijd pointer- of allocatable arrays die niet in contiguous geheugen liggen. - **Data-layout optimalisatie**: Gebruik indien mogelijk *column-major* data-layout, omdat Fortran dit standaard gebruikt. Dit bevordert cache-efficiëntie en vectorisatie. - **Minimaliseer geheugenfragmentatie**: Hergebruik arrays waar mogelijk en deallocate ze zodra ze niet nodig zijn. Overweeg ook tijdelijke arrays (`temp`) te beperken of lokale variabelen te gebruiken. - **Gebruik van `automatic` arrays**: Voor kleine tijdelijke arrays kun je automatische arrays gebruiken binnen functies of subroutines, wat het geheugenbeheer eenvoudiger maakt. **2. Vectorisatietechnieken voor AVX-512** - **Gebruik van arrayoperaties**: Schrijf je code zodat operaties op volledige arrays worden toegepast in plaats van expliciete loops, bijvoorbeeld door array-bewerkingen: ```fortran u(:,:) = u(:,:) + dt * some_function ``` - **Loop optimalisatie**: Als je expliciete loops gebruikt, maak ze dan zo eenvoudig mogelijk, en zet ze in de juiste volgorde: - Gebruik `do concurrent` of `!$omp do simd` directives om vectorisatie aan te moedigen. - Bijvoorbeeld: ```fortran !$omp do simd do i = 1, n u(i) = u(i) + v(i) end do ``` - **Gebruik van `vector`-compatibele datatypes**: Vermijd heterogene datatypes en zorg dat arrays geen padding of niet-standaard structuren bevatten. - **Compiler-instructies en optimalisatie**: - Gebruik compiler-opties zoals `-O3 -xAVX512 -funroll-loops -march=skylake-avx512` (voor Intel compilers) om automatische vectorisatie te stimuleren. - Voeg expliciete vectorisatie-instructies toe zoals: ```fortran !$OMP SIMD ``` of ```fortran !$vector always ``` - **Gebruik van intrinsics**: Voor kritieke delen kun je gebruik maken van Intel’s intrinsics of vector-instructies via compiler-ondersteuning. **3. Specifieke tips voor geheugen en vectorisatie in Fortran** - **Align data**: Zorg dat arrays op 64-byte grenzen staan om AVX-512 optimaal te gebruiken. In Fortran kun je dat doen met: ```fortran real, allocatable, target :: u(:,:) !$ attributes align : 64 :: u ``` of, afhankelijk van je compiler, met speciale directives. - **Minimaliseer temporaries**: Vermijd onnodige tijdelijke arrays die het geheugen belasten en de cache verstoren. - **Gebruik `restrict`-achtige functionaliteit**: Sommige Fortran-compiler-directives (zoals `!$ simd linear`) helpen bij het optimaal gebruik van vectorregisters. **4. Algemeen advies** - **Profileren**: Gebruik profiling-tools (zoals Intel VTune) om knelpunten in geheugen- en CPU-gebruik te identificeren. - **Benchmarken**: Test telkens na optimalisaties om de impact te meten. - **Documentatie en compiler-specifieke optimalisaties**: Raadpleeg de documentatie van je compiler voor specifieke flags en instructies om geheugen en vectorisatie te verbeteren. --- **Kort samengevat:** - Gebruik dynamische, contiguous arrays (`allocate`/`deallocate`) en vermijd fragmentatie. - Schrijf array-operaties en gebruik `do concurrent` of `!$omp do simd` directives. - Optimaliseer datalayout en geheugenalignering voor AVX-512. - Zet compiler-opties in: `-O3 -xAVX512 -march=skylake-avx512`. - Vermijd onnodige temporaries en probeer zoveel mogelijk in-place bewerkingen te doen. - Profiler je code om knelpunten te identificeren en gerichte verbeteringen door te voeren. Door deze technieken toe te passen, verbeter je zowel het geheugenbeheer als de vectorisatieprestaties van je Fortran-code voor atmosferische simulaties.

Zeker, hier zijn concrete aanbevelingen voor het verbeteren van uw Fortran-code voor atmosferische convectiesimulatie op Intel Xeon Gold 6230 met AVX-512: ## Geheugenbeheertechnieken ### 1. Geheugentoewijzing optimaliseren ```fortran ! Slecht: Herhaalde allocatie/deallocatie do time = 1, nsteps allocate(temp(nx,ny,nz)) ! berekeningen deallocate(temp) end do ! Goed: Eénmalige allocatie allocate(temp(nx,ny,nz)) do time = 1, nsteps ! berekeningen end do deallocate(temp) ``` ### 2. Geheugenlayout optimaliseren ```fortran ! Slecht: Niet-contigu geheugentoegang do k = 1, nz do j = 1, ny do i = 1, nx temp(i,j,k) = ... ! Slechte cache-locality end do end do end do ! Goed: Contigu geheugentoegang (column-major) do i = 1, nx do j = 1, ny do k = 1, nz temp(i,j,k) = ... ! Optimale cache-gebruik end do end do end do ``` ### 3. Array-padding voor cache-alignment ```fortran ! Voeg padding toe voor cache-alignment integer, parameter :: pad = 64/sizeof(real64) ! 64-byte alignment real(8), allocatable :: temp(:,:,:) allocate(temp(nx+pad, ny, nz)) ``` ## Vectorisatietechnieken ### 1. Explicitiete vectorisatie met do concurrent ```fortran ! Gebruik do concurrent voor expliciete vectorisatie do concurrent (i = 1:nx, j = 1:ny, k = 1:nz) temp(i,j,k) = a(i,j,k) * b(i,j,k) + c(i,j,k) end do ``` ### 2. Loop-unrolling en blocking ```fortran ! Loop blocking voor cache-optimalisatie block_size = 64 ! Experimenteer met verschillende groottes do ii = 1, nx, block_size do jj = 1, ny, block_size do kk = 1, nz, block_size do i = ii, min(ii+block_size-1, nx) do j = jj, min(jj+block_size-1, ny) do k = kk, min(kk+block_size-1, nz) ! berekeningen end do end do end do end do end do end do ``` ## Compileroptimalisaties ### Compileer met AVX-512 ondersteuning ```bash ifort -O3 -xHost -qopt-zmm-usage=high -align array64byte -ipo \ -qopt-report=5 -qopt-report-phase=vec,loop your_code.f90 ! Of met gfortran: gfortran -O3 -march=skylake-avx512 -mtune=skylake-avx512 \ -ftree-vectorize -fopt-info-vec your_code.f90 ``` ### Compilerdirectieven voor specifieke loops ```fortran !$OMP SIMD do i = 1, n a(i) = b(i) * c(i) + d(i) end do !$OMP END SIMD ``` ## Geheugenefficiënte datastructuren ### 1. Gebruik van derived types met padding ```fortran type :: aligned_vector real(8) :: data(nx) ! Padding voor alignment integer(1) :: padding(64 - mod(sizeof(real(8)*nx), 64)) end type ``` ### 2. Array-of-structs naar struct-of-arrays ```fortran ! Slecht: Array of Structs (AOS) type field real(8) :: u, v, w, temp, press end type type(field) :: atmos(nx,ny,nz) ! Goed: Struct of Arrays (SOA) - beter voor vectorisatie type atmosphere real(8) :: u(nx,ny,nz), v(nx,ny,nz), w(nx,ny,nz) real(8) :: temp(nx,ny,nz), press(nx,ny,nz) end type ``` ## Praktische tips voor uw project 1. **Profileren eerst**: Gebruik Intel VTune of Advisor om bottlenecks te identificeren 2. **Cache-blocking**: Experimenteer met verschillende block sizes voor uw domeingrootte 3. **Memory prefetching**: Gebruik compiler hints voor prefetching 4. **Streaming stores**: Gebruik `!DIR$ vector nontemporal` voor grote arrays die niet hergebruikt worden ## Voorbeeld van geoptimaliseerde code ```fortran subroutine convectie_kern(atmos, dt, nx, ny, nz) type(atmosphere), intent(inout) :: atmos real(8), intent(in) :: dt integer, intent(in) :: nx, ny, nz ! Tijdelijke arrays met goede alignment real(8), allocatable :: temp_flux(:,:,:) allocate(temp_flux(nx, ny, nz)) ! Vectoriseerbare loop !$OMP PARALLEL DO SIMD COLLAPSE(3) do concurrent (i = 1:nx, j = 1:ny, k = 1:nz) temp_flux(i,j,k) = bereken_flux(atmos%temp, i, j, k) atmos%temp(i,j,k) = atmos%temp(i,j,k) + dt * temp_flux(i,j,k) end do !$OMP END PARALLEL DO SIMD deallocate(temp_flux) end subroutine ``` Implementeer deze technieken stapsgewijs en meet de prestatieverbetering na elke optimalisatie.