Fortran: bentornato o addio per sempre ?

Dal 2020 ad oggi fortran continua a scalare la classifica dei linguaggi di programmazione più usati, superando linguaggi adottati dal mondo scientifico come Matlab e R.

Scheda perforata FORTRAN

Fortran è un linguaggio di programmazione sviluppato negli anni ‘50 da IBM sotto la guida di John Backus, un pioniere dell’informatica. Nonostante la sua veneranda età ed alcune caratteristiche del design originale adesso considerate superate, continua ad essere una scelta allettante soprattutto dalla comunità scientifica che ha necessità di calcolo ad altre prestazioni (HPC).

Cosa lo rende così unico ?

Se al momento della sua invenzione il Fortran era in pratica l’unica alternativa al linguaggio assembly, col passare del tempo altri linguaggi di concezione più moderna hanno preso campo nella programmazione scientifica come ad esempio C, C++ e Python. Nonostante ciò, la grande quantità di codice prodotto in Fortran durante gli anni lo rende ancora un linguaggio chiave per il mantenimento di applicazioni scientifiche legacy ma anche per lo sviluppo di nuove. Difatti negli anni lo standard ha saputo rinnovarsi ed integrare caratteristiche sia comuni nei linguaggi più moderni come l’Object Oriented Programming e moduli, sia delle più peculiari e rivolte al mondo HPC come ad esempio la vettorializzazione trasparente delle operazioni sugli array ed i coarray.

Hello World in FORTRAN

Non deve stupire perciò, anche alla luce della sempre maggiore interoperabilità con altri linguaggi più moderni come C, C++ e Python, ed alla crescente necessità di elaborare grandi moli di dati scientifici, che stiamo assistendo ad un revival di Fortran come testimonia la sua scalata della classifica TIOBE (in 2 anni un balzo dalla 34esima alla 18esima posizione).

Oltre a ciò Fortran continua ad essere il cuore pulsante “nascosto” di molte librerie molto usate in ambito di data-science e machine-learning: un esempio è costituito di numpy, che utilizza implementazioni Fortran di BLAS e Lapack, librerie storiche per l’algebra lineare, strumento fondamentale all’interno di algoritmi di Deep Learning.

eXact lab collabora attivamente con istituzioni scientifiche come OGS (Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale) e JRC (Joint Research Centre) per la modernizzazione e l’ottimizzazione di applicazioni scientifiche scritte in Fortran, mettendo in campo la sua expertise nel settore dell’HPC.

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Realizzato da Matteo Poggi