क्या Fortran “एक मृत भाषा” है? (2022)
Fortran की “dead language” के रूप में स्थिति विवादित है: भले ही यह mainstream software jobs और general-purpose development में काफी हद तक अनुपस्थित है, फिर भी high-performance scientific और engineering computing में, खासकर fluid dynamics, climate modeling, और nuclear simulation जैसे क्षेत्रों में, इसका व्यापक उपयोग और सक्रिय maintenance जारी है। टिप्पणीकारों का कहना है कि आधुनिक Fortran numerical arrays के लिए शक्तिशाली native support और long-term code stability प्रदान करता है, लेकिन इसमें Python और C++ जैसी भाषाओं के rich standard libraries, tooling, और ecosystem की कमी है। कई लोग इसे अब HPC के लिए एक de facto domain-specific language मानते हैं, जबकि नए बड़े projects बेहतर interoperability और GPU support के लिए increasingly C++ या अन्य भाषाओं की ओर जा रहे हैं, भले ही विशाल Fortran codebases critical infrastructure की नींव बने हुए हैं।
क्या Fortran एक “मृत भाषा” है?
- कई लोगों का तर्क है कि यह मृत नहीं है, बल्कि बहुत विशिष्ट क्षेत्र तक सीमित है: वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग HPC में यह बहुत सक्रिय है, लेकिन बाकी जगहों पर लगभग अनुपस्थित है।
- “मृत” की एक प्रस्तावित परिभाषा है: “कोई नया non‑hobby codebase नहीं”; उस मानक के अनुसार, कई पोस्टर कहते हैं कि Fortran अभी भी जीवित है, जबकि अन्य कहते हैं कि वैज्ञानिक computing के बाहर यह व्यावहारिक रूप से मृत है।
- Betteridge’s law का हवाला दिया जाता है: यदि शीर्षक पूछता है कि क्या यह मृत है, तो इसका अर्थ “नहीं” होता है।
प्राथमिक डोमेन और लेगेसी कोड
- व्यापक रूप से उपयोग के क्षेत्र बताए गए हैं: weather और climate models, CFD, nuclear engineering, materials, electromagnetics, crash simulation, combustion, finance-related numerics (BLAS/LAPACK के माध्यम से), और कई अन्य simulation codes।
- BLAS/LAPACK और कई foundational numeric libraries Fortran में लिखे गए थे और आज भी modern stacks के केंद्र में हैं (अक्सर C wrappers के माध्यम से)।
- दशकों के validation वाले बड़े legacy codes को दोबारा लिखना जोखिम भरा और महंगा है; aerospace, nuclear, और अन्य high-consequence domains में long-term reproducibility और bitwise-stable outputs महत्वपूर्ण हैं।
भाषा की विशेषताएँ, ताकतें, और कमजोरियाँ
- ताकतें: native multidimensional arrays, vectorized operations, complex numbers, strong compiler optimizations, OpenMP support, और long-term stability। कुछ लोग array ergonomics की तुलना NumPy से अनुकूल रूप में करते हैं।
- Modern Fortran (2003–2018/2023) कई सुविधाएँ जोड़ता है; slicing समर्थित है, और elemental functions तथा array/scalar ops के माध्यम से सीमित “broadcasting” उपलब्ध है।
- कमजोरियाँ: अत्यंत पतली standard library (built-in networking, threads, rich data structures नहीं), खराब string handling, उच्च-स्तरीय abstractions की कमी; कई काम “C without libc” जैसे महसूस होते हैं।
- कुछ लोग कहते हैं कि Python की तुलना में overall developer experience “awful” है; अन्य इससे कड़ा असहमत हैं और numerical work के लिए Fortran को सरल और pleasant मानते हैं।
Tooling, Compilers, और Ecosystem
- कई सक्रिय compilers हैं (gfortran, Intel, LLVM flang, vendor compilers); कुछ commercial compilers और छोटे vendors गायब हो गए हैं।
- मुफ्त compilers में bugs और 1990s-युग के tooling की शिकायतें हैं; अन्य लोग compilers और tests को बेहतर बनाने के लिए चल रहे कार्य को उजागर करते हैं।
Jobs, Education, और Maintainability
- सामान्य job boards पर mainstream languages की तुलना में Fortran roles लगभग नहीं के बराबर हैं; कई Fortran jobs research labs या specialized engineering firms में होते हैं और academic networks के माध्यम से recruit किए जाते हैं।
- कुछ national HPC centers अभी भी modern Fortran सिखाते हैं; अन्य जगहों पर training और नए projects में Python/C++ का दबदबा है, और maintainability तथा hiring कारणों से कुछ labs में Fortran धीरे-धीरे हटाया जा रहा है।
GPUs और भविष्य की दिशा
- Fortran codes को accelerators पर port करना कठिन और fragmented बताया गया है (CUDA Fortran, partial OpenMP 5 support); इससे नए HPC projects C++ की ओर झुकते हैं।
- कुछ आशावाद है कि OpenMP, नए hardware पर unified memory, और mature होता flang accelerator portability में सुधार करेंगे, लेकिन मौजूदा स्थिति मिश्रित है।