PSyclone 开源项目教程

PSyclone 开源项目教程

PSyclone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/PSyclone

1. 项目介绍

PSyclone 是一个专门为 Fortran 编写的源代码到源代码的编译器，旨在通过用户提供的转换脚本，对高性能计算（HPC）应用程序进行程序优化、并行化和仪器化。该项目的主要目标是分离科学实现和优化选择之间的关注点，使得每个方面可以独立地探索和开发。PSyclone 支持基于 Fortran 嵌入式 DSL 的开发，遵循 PSyKAl 模型，该模型在 GungHo 项目中开发。目前，PSyclone 被用于支持 UK MetOffice 下一代建模系统的 LFRic 混合有限元 PSyKAl DSL 和 GOcean 有限差分 PSyKAl DSL。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过以下命令从 PyPI 安装最新版本的 PSyclone：

$ pip install psyclone

或者，如果你想在一个 Python 虚拟环境中进行隔离安装：

$ python -m venv <virtual_env_name>
$ source <virtual_env_name>/bin/activate
$ pip install psyclone

此外，你也可以通过克隆仓库并使用以下命令安装最新上游版本的 PSyclone：

$ pip install .

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示了如何使用 PSyclone 进行代码转换：

from psyclone import psyGen

# 加载 Fortran 代码
with open("example.f90", "r") as f:
    code = f.read()

# 生成 PSyclone 对象
psy = psyGen.PSyFactory("gocean1.0").create(code)

# 应用转换
trans = psy.get_trans_list()[0]
trans.apply()

# 输出转换后的代码
print(psy.gen)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

PSyclone 被广泛应用于以下几个领域：

1. LFRic 混合有限元模型：用于 UK MetOffice 的下一代建模系统，支持高性能计算和并行化。
2. GOcean 有限差分模型：用于 2D 海洋建模系统的原型开发。
3. NEMO 海洋模型：用于插入 GPU 卸载指令，优化现有直接寻址的 MPI 应用程序。

最佳实践

• 分离关注点：在开发过程中，确保科学实现和优化选择之间的关注点分离，以便独立地进行开发和测试。
• 使用转换脚本：编写和使用转换脚本来自动化代码优化和并行化过程，减少手动干预。
• 持续集成：将 PSyclone 集成到持续集成（CI）流程中，确保代码在每次提交时都能自动优化和并行化。

4. 典型生态项目

PSyclone 作为一个开源项目，与其他一些开源项目形成了良好的生态系统，以下是一些典型的生态项目：

1. LFRic 模型：与 UK MetOffice 的下一代建模系统紧密集成，提供高性能计算支持。
2. GOcean 模型：与 2D 海洋建模系统集成，支持有限差分方法的优化和并行化。
3. NEMO 模型：与 NEMO 海洋模型集成，支持 GPU 卸载和 MPI 并行化。

这些生态项目共同构成了一个强大的工具链，支持从科学计算到高性能计算的各个环节。

PSyclone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/PSyclone