Fortran 2023
Fortran 2023 standard के जारी होने से एक ऐसी भाषा पर फिर ध्यान गया है जो weather prediction, climate modeling, CFD, और physics जैसे क्षेत्रों में high-performance computing के लिए अभी भी केंद्रीय है। टिप्पणीकार Fortran की खूबियाँ बताते हैं—खासकर इसके array semantics, strict aliasing rules, और mature compilers—जो C/C++ या Python+NumPy की तुलना में तेज़ numerical code लिखना आसान बनाते हैं, जबकि weak string handling, missing generics, और fragmented tooling जैसी कमियों का भी उल्लेख करते हैं। साथ ही standard के धीमे, conservative evolution, ISO की paywalled official specification, और यह बहस भी है कि बड़े legacy Fortran codebases को नई भाषाओं में port किया जाए या आधुनिक accelerators जैसे GPUs पर बेहतर समर्थन दिया जाए।
भाषा में बदलाव और मानकीकरण
- Fortran 2023 को 2018 और 2008 के ऊपर एक क्रमिक अद्यतन के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें अपेक्षाकृत कम नई विशेषताएँ हैं।
- एक उल्लेखनीय अर्थगत बदलाव: allocatable character variables में internal writes अब लिखी गई लंबाई से मेल खाने के लिए reallocate करनी चाहिए, padding/truncating करने के बजाय; इससे पहले से conforming कोड टूट सकता है।
- इस बात की कुछ आलोचना की गई कि Fortran उन विशेषताओं को मानकीकृत करता है जिनका गंभीर implementation/testing पहले नहीं होता, जिससे वर्षों बाद अस्पष्टताएँ और असंगत compiler व्यवहार सामने आते हैं।
Compiler support & tooling
- वर्तमान open-source compilers के रूप में GFortran, LLVM Flang, और LFortran का उल्लेख किया गया है, जो सभी “modern Fortran” का समर्थन करते हैं लेकिन अभी पूर्ण F’23 नहीं।
- Flang उन constructs के बारे में चेतावनी दे सकता है जिनका अर्थ F’23 के अंतर्गत बदल जाता है।
- FPM जैसी परियोजनाओं के बावजूद, standard, व्यापक रूप से अपनाए गए package manager की कमी को एक pain point बताया गया है।
Fortran अभी भी क्यों उपयोग होता है
- प्रमुख क्षेत्र: numerical weather prediction, climate models, CFD, finite element analysis, geophysics, computational physics, crystallography, computational chemistry, bioinformatics, और nuclear/weapons codes।
- मजबूत जड़ता: वैज्ञानिक संस्थानों और सरकारी प्रयोगशालाओं में बड़े, अत्यधिक optimized legacy codes और विशेषज्ञता।
- Fortran को वैज्ञानिकों/graduate students के लिए C++ की तुलना में अपेक्षाकृत छोटा और सीखने में आसान माना जाता है।
अन्य भाषाओं की तुलना में प्रदर्शन
- प्रमुख लाभ: array aliasing पर कड़े नियम और अधिक restrictive memory model aggressive optimization को सक्षम बनाते हैं, खासकर multidimensional arrays और slices के लिए।
- C सैद्धांतिक रूप से
restrict, सावधानीपूर्वक coding, और यहाँ तक कि assembly के साथ performance की बराबरी कर सकता है, लेकिन इसे Fortran के defaults की तुलना में नाज़ुक और अधिक मेहनत वाला बताया गया है। - Fortran की तुलना “highly optimized Matlab” या NumPy जैसी array language से की गई है; C/C++ में समकक्ष array work करना बोझिल माना गया है।
- यह बहस कि क्या modern C++ abstractions और libraries (जैसे Eigen) ने अंतर कम कर दिया है; सहमति यह है कि Fortran अब भी non-expert programmers के लिए उच्च प्रदर्शन हासिल करना आसान बनाता है।
- NumPy अधिकतर C/BLAS/LAPACK को कॉल करता है; छोटे arrays के लिए Python–FFI interaction का overhead मायने रख सकता है।
GPU, ecosystem, और भविष्य
- GPU support मौजूद है (जैसे CUDA Fortran), लेकिन open-source, portable समाधान अधूरे माने जाते हैं; इसी कारण कुछ port Julia, C++, Python/JAX, या shaders की ओर किए जाते हैं।
- कुछ लोग कहते हैं कि पारंपरिक domains के बाहर बहुत कम नए Fortran projects शुरू होते हैं; अन्य लोग आधुनिक AI/ML inference frameworks और Fortran में लिखे neural nets की ओर इशारा करते हैं।
- समुदाय को एक दशक पहले की तुलना में अधिक सक्रिय और संगठित बताया गया है; common IRs (जैसे MLIR) को target करने वाली domain-specific language के रूप में Fortran में रुचि है।
मानक तक पहुँच और ISO नीति
- आधिकारिक ISO PDF के लिए भुगतान करना पड़ता है, इस पर शिकायतें हैं; standard के drafts निःशुल्क उपलब्ध हैं और आम तौर पर पर्याप्त तथा व्यावहारिक रूप से authoritative माने जाते हैं।