Episode Details

Fortran. Eine Sprache von 1957. Und trotzdem taucht sie im TIOBE Index plötzlich auf Platz 12 auf. Zufall, Messfehler oder ein echtes Comeback in High Performance Computing? Wenn du Fortran bisher in die Schublade Legacy und Lochkarten gesteckt hast, wird diese Episode deine Perspektive ziemlich sicher verschieben.

In dieser Interviewfolge nehmen wir Fortran auseinander, aber fair. Mit dabei ist Martin Diehl, Professor an der KU Leuven, Materialwissenschaftler und Open-Source-Contributor. Wir klären, warum Fortran für wissenschaftliches Rechnen gebaut wurde, warum Performance und Memory Layout bis heute zählen und weshalb du bei NumPy und SciPy oft indirekt Fortran-Code nutzt. Dazu geht es um Modern Fortran, Rückwärtskompatibilität, Module, Typensystem, Tooling, den Fortran Package Manager FPM sowie neue Compiler wie Flang und L Fortran auf LLVM-Basis.

Zum Abschluss wird es HPC konkret. OpenMP für Shared Memory, MPI für Distributed Memory und als Fortran-Spezialität Co Arrays – quasi Shared-Memory-Feelings im Cluster. Wenn du wissen willst, ob Fortran Teil des Problems oder der Lösung im Two-Language-Dilemma ist, dann hör rein.

Bonus: Naming is hard, aber F minus minus war schon eine Ansage.

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Links

• Homepage von Martin Diehl: https://martin-diehl.net/
• Martin Diehl auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/martin-diehl/
• Martin Diehl auf Github: https://github.com/mardiehl
• Martin Diehl auf Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=ja83swsAAAAJ&hl=de
• Tiobe Index: https://www.tiobe.com/tiobe-index/
• Fortran: https://fortran-lang.org/
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• NumPy: https://numpy.org/
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