포트란 언어

최초의 포트란 버전인 FORTRAN I은 1957년 IBM의 존 배커스가 이끄는 팀에 의해 IBM 704 메인프레임 컴퓨터용으로 개발되었다. 당시 프로그래밍은 어셈블리어로 이루어졌는데, FORTRAN I은 "수식 변환기(FORmula TRANslator)"라는 이름 그대로 수학적 공식을 기계어로 번역하는 것을 목표로 했다. 이는 프로그래머가 생산성을 크게 높일 수 있는 혁신이었다. 초기에는 컴파일러가 생성하는 코드의 효율성에 대한 회의론이 있었으나, 배커스 팀은 최적화 컴파일러를 개발하여 수동 코딩에 필적하는 성능을 보여주었다.

FORTRAN II는 1958년에 등장하여 주요한 확장을 도입했다. 가장 중요한 추가 기능은 독립적으로 컴파일될 수 있는 서브루틴과 함수를 지원하는 모듈화 프로그래밍이었다. 이로 인해 대규모 프로그램을 여러 부분으로 나누어 개발하고 관리하는 것이 가능해졌다. 또한 공통 블록(COMMON block)을 통해 서브루틴 간 데이터를 공유할 수 있는 기능이 추가되었다.

1960년대 초에 등장한 FORTRAN IV는 언어를 크게 현대화했다. 이전 버전의 FORTRAN II에 존재하던 기계 의존적 기능(예: IBM 704의 3-way 산술 IF 문)을 제거하여 이식성을 향상시켰다. 또한 논리형(BOOLEAN) 데이터 타입과 논리 IF 문을 도입했으며, 복소수(COMPLEX) 데이터 타입에 대한 지원을 추가했다. FORTRAN IV는 1966년의 첫 공식 미국 표준 협회(ANSI) 표준인 FORTRAN 66의 기반이 되었다.

초기 포트란 버전의 주요 특징은 다음과 같다.

이 시기의 코드는 고정 형식(Fixed Format)으로 작성되었으며, 카드 칼럼 위치에 엄격한 규칙(예: 1-5열은 문장 번호, 6열은 연속 행 표시, 7-72열은 문장)을 따랐다. 변수 이름은 최대 6자로 제한되었고, 암시적 타입 규칙(I-N 규칙)에 따라 식별자 첫 글자가 I, J, K, L, M, N이면 정수형, 그 외는 실수형으로 간주되었다.

1970년대에 이르러 다양한 컴퓨터 벤더마다 확장된 포트란 방언이 난립하자, 언어의 표준화 필요성이 대두되었다. 이에 미국 ANSI와 ISO가 주도하여 1978년에 공식적으로 채택된 FORTRAN 77이 첫 번째 주요 표준이 되었다. 이 표준은 IF-THEN-ELSE 블록과 CHARACTER 데이터 타입을 공식적으로 도입하는 등 구조화된 프로그래밍 요소를 일부 수용하여 코드의 가독성과 유지보수성을 향상시켰다.

1990년대 초에 발표된 Fortran 90은 언어에 혁신적인 변화를 가져왔다. 이 버전부터 공식 명칭이 대문자 'FORTRAN'에서 'Fortran'으로 변경되었다. 주요 개선 사항은 다음과 같다.

• 배열 연산: 전체 배열에 대한 연산과 슬라이싱을 지원하여 수치 계산 코드를 간결하게 작성할 수 있게 되었다.

• 모듈 시스템: 관련된 서브루틴과 데이터를 캡슐화하는 모듈 기능을 도입하여 코드의 구조화와 재사용을 촉진했다.

• 새로운 제어 구조: CASE 구문과 DO WHILE 루프가 추가되었다.

• 자유 형식 소스 코드: 고정 형식의 80열 카드 이미지 제약에서 벗어나 자유로운 형식의 코드 작성이 가능해졌다.

이후 포트란은 규칙적인 개정 주기를 통해 현대 프로그래밍 언어의 요구사항을 지속적으로 반영해 왔다. 주요 후속 표준의 특징은 아래 표와 같다.

이러한 표준화 과정을 통해 포트란은 오랜 역사를 가진 레거시 코드의 호환성을 유지하면서도, 고성능 병렬 컴퓨팅을 위한 현대적인 기능을 꾸준히 통합해 왔다.

포트란은 설계 목적부터 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리하는 데 중점을 두었다. 이는 과학기술 계산에서 벡터, 행렬, 다차원 데이터를 다루는 작업이 매우 빈번하기 때문이다. 언어는 초기 버전부터 배열을 첨자를 통해 직접 접근할 수 있는 기본 데이터 구조로 제공했으며, 배열 전체에 대한 연산을 간결하게 표현할 수 있는 문법을 점차 발전시켜 왔다.

특히 포트란 90 표준에서 도입된 배열 문법은 언어의 패러다임을 크게 변화시켰다. 이전에는 DO 루프를 사용해 배열 요소를 하나씩 처리해야 했지만, 포트란 90 이후에는 배열 전체에 대한 연산을 단일 문장으로 표현할 수 있게 되었다. 예를 들어, 두 개의 2차원 배열 A와 B의 합을 새로운 배열 C에 저장하는 작업은 C = A + B와 같이 간단히 작성할 수 있다. 이는 내부적으로 벡터화된 연산으로 변환되어 현대 CPU의 SIMD 명령어를 효율적으로 활용할 수 있도록 한다.

이러한 배열 중심의 설계는 코드를 더 읽기 쉽고 수학적 표기법에 가깝게 만든다. 또한 컴파일러가 전체 배열 연산을 분석하여 루프 언롤링, 자동 병렬화 등의 고도 최적화를 수행하기에 유리한 구조를 제공한다. 결과적으로 포트란은 수치 선형대수, 편미분 방정식 해석, 대규모 시뮬레이션과 같이 배열 연산이 핵심인 분야에서 여전히 높은 성능을 발휘하는 언어로 자리매김하고 있다.

포트란은 과학기술 계산 분야에서 수십 년간 표준으로 자리 잡은 수치 계산 언어이다. 그 핵심 강점은 복잡한 수학적 연산, 특히 부동소수점 연산을 효율적이고 정확하게 처리하는 데 있다. 이는 언어 설계 초기부터 행렬 연산, 미분방정식 풀이, 선형대수 계산 등 대규모 수치 시뮬레이션에 최적화되었기 때문이다.

언어 자체에 내장된 풍부한 수학 함수 라이브러리는 이러한 능력의 기반을 이룬다. 삼각 함수, 지수 함수, 로그 함수, 통계 함수 등 과학 계산에 필수적인 함수들이 표준으로 제공된다. 또한 복소수 데이터 타입을 기본적으로 지원하여 전기공학이나 양자역학과 같은 분야의 계산을 자연스럽게 표현할 수 있다. 배열 연산에 대한 직관적인 문법은 벡터와 행렬을 다루는 코드를 간결하고 읽기 쉽게 만든다.

컴파일러의 고도화된 최적화 기술은 포트란의 계산 성능을 극대화한다. 특히 FORTRAN 90 이후 도입된 배열 전체에 대한 연산 구문은 컴파일러가 코드를 효과적으로 벡터화하거나 병렬 처리할 수 있는 기회를 제공한다. 이는 현대 슈퍼컴퓨터와 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 계산 작업의 속도를 획기적으로 높이는 데 기여한다. 결과적으로, 기후 모델이나 유체 역학 시뮬레이션처럼 수백만 개의 방정식을 반복적으로 풀어야 하는 작업에서 포트란은 여전히 최고의 성능을 발휘하는 언어로 평가받는다.

포트란은 설계 초기부터 절차적 프로그래밍 패러다임을 따르도록 만들어졌다. 이 패러다임은 프로그램을 실행 순서에 따라 명령문을 나열하고, 재사용 가능한 코드 블록인 서브루틴과 함수를 호출하여 문제를 해결하는 방식을 의미한다. 프로그램의 흐름은 주로 위에서 아래로 진행되며, 조건문과 반복문을 통해 제어된다. 이는 당시 주류였던 어셈블리어의 프로그래밍 스타일을 고수준 언어로 추상화한 것으로, 과학자와 엔지니어들이 수학적 알고리즘을 직관적으로 코드로 표현하는 데 매우 적합했다.

프로그램의 기본 구조는 하나의 주 프로그램(PROGRAM)과 여러 개의 서브프로그램(SUBROUTINE, FUNCTION)으로 구성된다. 각 서브프로그램은 특정 작업을 수행하는 독립된 절차이며, 주 프로그램은 이들을 필요한 순서에 따라 호출한다. 데이터는 주로 공통 블록(COMMON)이나 인자를 통해 서브루틴 사이에서 공유된다. 이 방식은 프로그램을 논리적 단위로 분해하여 관리하기 쉽게 만들고, 같은 코드를 반복해서 작성하는 것을 방지한다.

초기 버전부터 강조된 이 패러다임은 이후 표준에도 지속적으로 반영되었다. 예를 들어, FORTRAN 77은 구조화된 프로그래밍을 더욱 지원하기 위해 IF-THEN-ELSE 블록과 DO 루프의 기능을 강화했다. 이후 FORTRAN 90에서 모듈(MODULE)이 도입되면서 데이터와 프로시저를 함께 캡슐화할 수 있게 되었지만, 이는 여전히 절차적 구성 요소를 더 잘 조직하기 위한 수단으로, 언어의 근본적인 절차적 특성을 대체하지는 않았다.

이러한 절차적 접근법은 복잡한 수치 계산 알고리즘을 명확하고 효율적으로 구현하는 데 기여했으며, 포트란의 장수와 과학기술 계산 분야에서의 강력한 입지를 뒷받침하는 핵심 요소 중 하나가 되었다.

포트란에서 변수는 명시적 선언 없이도 사용할 수 있다. 이는 암시적 선언 규칙에 따른 것으로, 변수명의 첫 글자가 I, J, K, L, M, N 중 하나이면 정수(INTEGER) 타입으로, 그 외의 문자로 시작하면 실수(REAL) 타입으로 자동 처리된다. 그러나 프로그램의 명확성과 안정성을 위해 IMPLICIT NONE 문을 사용하여 암시적 선언을 비활성화하고 모든 변수를 명시적으로 선언하는 것이 현대적인 코딩 관행이다.

변수는 타입 :: 변수명 형식으로 선언한다. 기본적인 내장 데이터 타입은 다음과 같다.

포트란 90 이후로는 변수 선언 시 속성을 추가할 수 있다. 예를 들어, INTEGER, PARAMETER :: MAX_SIZE = 100과 같이 PARAMETER 속성을 사용하여 상수를 정의하거나, REAL, DIMENSION(100) :: array와 같이 DIMENSION 속성으로 배열을 선언할 수 있다. 또한 INTENT(IN), INTENT(OUT), INTENT(INOUT) 속성을 서브루틴이나 함수의 가상 인자에 지정하여 그 용도를 명시할 수 있다.

데이터 타입의 정밀도와 범위는 KIND 매개변수를 사용하여 세부적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, INTEGER(KIND=4) :: long_int 또는 REAL(KIND=8) :: double_float와 같이 선언하여 특정 바이트 크기의 정수나 실수를 사용한다. 이는 이식성이 높은 수치 코드를 작성하는 데 중요하다.

포트란의 제어 구조는 프로그램의 실행 흐름을 결정하는 핵심 요소이다. 초기 버전부터 제공된 기본적인 조건 분기와 반복 기능은 이후 표준을 거치며 더욱 풍부하고 구조화된 형태로 발전했다.

조건문은 주로 IF 문을 통해 구현된다. FORTRAN 77에서는 산술 IF 문과 논리 IF 문이 사용되었다. 산술 IF는 수식의 값이 음수, 영, 양수인지에 따라 세 개의 서로 다른 문장 번호로 분기했다. 논리 IF는 조건이 참일 때 뒤에 오는 단일 실행문(주로 GOTO 문)을 수행하는 구조였다. 이후 FORTRAN 90에서는 블록 IF 구문이 본격적으로 도입되어 IF...THEN...ELSE IF...ELSE...END IF 형식으로 여러 문장을 포함하는 조건 블록을 처리할 수 있게 되었다. 이는 코드의 가독성과 구조를 크게 향상시켰다.

반복문은 DO 루프가 가장 대표적이다. DO 문은 특정 정수 변수(루프 인덱스)가 시작값에서 종료값에 도달할 때까지, 지정된 증분(생략 시 1)에 따라 반복을 수행한다. 루프의 끝은 고유한 문장 번호로 표시되었으며, FORTRAN 77에서는 CONTINUE 문이 루프의 종단을 명시적으로 표시하는 데 자주 사용되었다. 현대적인 포트란(FORTRAN 90 이후)에서는 DO...END DO 구문을 사용하여 문장 번호 없이 블록을 구성할 수 있다. 또한, CYCLE 문은 현재 반복을 중단하고 루프의 다음 반복으로 즉시 이동시키며, EXIT 문은 루프를 완전히 탈출하는 데 사용된다.

SELECT CASE 구문은 FORTRAN 90에서 추가된 다중 분기 메커니즘이다. 이는 하나의 정수, 문자, 논리 표현식 값을 여러 경우(CASE)와 비교하여 해당 블록을 실행한다. 이는 일련의 IF...ELSE IF 문을 더 깔끔하게 대체한다. 이러한 구조화된 제어 구문의 도입은 포트란 코드가 스파게티 코드 형태에서 벗어나 모듈화되고 유지보수하기 쉬운 형태로 진화하는 데 기여했다.

포트란에서 코드를 모듈화하고 재사용하기 위한 주요 메커니즘은 서브루틴과 함수이다. 이들은 프로그램을 논리적인 단위로 나누어 구조화하고, 동일한 코드를 반복적으로 작성하지 않도록 돕는다. 둘 다 외부에서 호출될 수 있는 독립적인 프로그램 단위이지만, 값을 반환하는 방식에 근본적인 차이가 있다.

서브루틴은 SUBROUTINE 키워드로 정의되며, CALL 문을 통해 실행된다. 서브루틴은 이름 자체로는 값을 반환하지 않으며, 모든 결과는 인자 목록을 통해 전달된 변수에 저장되거나 공통 블록, 모듈 변수를 통해 공유된다. 서브루틴은 여러 개의 결과를 계산하여 여러 인자에 할당하는 데 적합하다. 반면, 함수는 FUNCTION 키워드로 정의되며, 이름 자체가 하나의 값을 갖는다. 함수는 표현식 내에서 직접 사용될 수 있으며, 그 결과는 함수 이름에 할당함으로써 반환된다.

포트란 90 이후로는 두 형태 모두 모듈 내에 포함시켜 명시적으로 인터페이스를 관리할 수 있게 되었다. 또한, 내부 서브루틴과 함수(CONTAINS 절 하위에 정의)를 지원하여 모듈화를 더욱 강화했다. 현대 포트란에서는 순수 서브루튼과 순수 함수, 원소별 함수 등 고급 기능도 도입되어 수치 계산 라이브러리 작성에 유용하게 활용된다.

FORTRAN 77와 FORTRAN 90은 포트란 언어의 발전에서 가장 중요한 두 표준으로, 언어의 현대화를 가르는 분수령이 되었다. FORTRAN 77은 주로 절차적 프로그래밍에 기반한 고전적 구조를 고수했으며, 고정 형식 소스 코드를 사용했다. 즉, 프로그램 코드의 특정 열(예: 1-5열은 레이블, 6열은 연속 행 표시, 7-72열은 문장)에 엄격한 규칙을 적용하여 작성해야 했다. 이 버전은 IF-THEN-ELSE 블록과 CHARACTER 데이터 타입의 도입 등 제한적으로 구조화된 프로그래밍 요소를 추가했지만, 배열 연산이나 모듈화 기능은 매우 제한적이었다.

반면, FORTRAN 90은 언어에 혁신적인 변화를 가져왔다. 가장 큰 변화는 자유 형식 소스 코드의 채택으로, 코드 작성 시 열 제한이 사라지고 현대적인 프로그래밍 언어처럼 작성할 수 있게 되었다. 또한, 배열 문법이 도입되어 전체 배열이나 배열의 일부에 대한 연산을 간결한 수학적 표기법으로 수행할 수 있게 되었다. 예를 들어, A = B + C와 같은 문장으로 전체 배열의 덧셈이 가능해졌다. 새로운 기능으로는 사용자 정의 파생 데이터 타입, 코드와 데이터의 캡슐화를 위한 모듈, 선택적 인수를 지원하는 모듈 프로시저와 재귀 호출 지원 등이 포함되었다.

두 표준의 주요 차이점을 요약하면 다음과 같다.

FORTRAN 90의 등장은 포트란을 단순한 계산용 언어에서 객체 지향 프로그래밍의 기초를 갖춘 현대적 언어로 탈바꿈시키는 출발점이 되었다. 이 변화는 기존의 방대한 FORTRAN 77 코드베이스를 유지하면서도 새로운 프로그래밍 패러다임을 도입할 수 있도록 설계되었다. 따라서 FORTRAN 90은 하위 호환성을 크게 해치지 않으면서 언어의 표현력과 안전성을 획기적으로 향상시켰다.

21세기에 도입된 포트란 표준은 객체 지향 프로그래밍, 향상된 병렬 처리, 모듈화 등 현대 소프트웨어 공학의 요구를 반영하며 언어를 지속적으로 진화시켰다.

Fortran 2003은 주요한 확장을 도입했다. 가장 중요한 변화는 객체 지향 프로그래밍을 위한 지원으로, 파생 타입의 상속, 타입 바운드 프로시저, 다형성을 포함했다. 또한, 표준 C 언어와의 상호 운용성을 위한 내장 모듈 ISO_C_BINDING이 추가되어 포인터와 데이터 구조를 안전하게 교환할 수 있게 되었다. 기타 개선사항으로는 유도 타입의 생성자/파괴자, 향상된 입출력 기능, 부동 소수점 예외 처리 지원 등이 있다.

Fortran 2008은 병렬 컴퓨팅에 초점을 맞췄다. 핵심 기능은 공유 메모리 병렬 처리를 위한 DO CONCURRENT 반복문과 코어그램(Coarray)의 표준화였다. 코어그램은 별도의 컴파일러 확장 없이도 다중 프로세서나 시스템 간에 데이터를 교환하며 병렬 실행을 가능하게 하는 모델이다. 또한, 서브모듈을 도입하여 대규모 모듈의 관리와 컴파일 시간을 개선했으며, 블록 구문과 비동기 입출력 기능도 추가되었다.

최신 표준인 Fortran 2018(ISO/IEC 1539-1:2018)은 주로 병렬 프로그래밍 기능을 강화했다. DO CONCURRENT 루프에 대한 제약을 완화하고 부작용을 더 잘 제어할 수 있게 했다. 새로운 메모리 관리 기능으로는 힙에 할당된 배열의 자동 할당 해제와 유도 타입 구성 요소의 지연 모양 지정이 포함되었다. 또한, 수치 알고리즘에 유용한 새로운 내장 함수와 프로시저, 그리고 IEEE 754 부동 소수점 표준에 대한 보다 완전한 지원을 제공한다.

이러한 표준들은 하위 호환성을 유지하면서 포트란을 고성능 컴퓨팅 분야의 선도적 언어로 자리매김하게 했다. 컴파일러 벤더들은 새로운 기능들을 점진적으로 구현하며, 과학 및 공학 커뮤니티는 점차 이 현대적 구문을 채택하고 있다.

포트란은 과학기술 계산 분야의 초기부터 현재까지 가장 널리 사용되는 언어 중 하나이다. 그 기원이 수치해석과 과학 계산을 위해 설계되었기 때문에, 이 분야의 핵심적인 문제를 해결하는 데 매우 적합한 특성을 지니고 있다. 특히 선형대수, 편미분방정식, 모델링 및 시뮬레이션과 같은 복잡한 수학적 연산이 요구되는 작업에서 높은 성능과 안정성을 보여준다.

주요 응용 분야로는 물리학, 화학, 공학 연구에서의 대규모 계산이 있다. 예를 들어, 양자역학 계산, 분자 동역학 시뮬레이션, 유한 요소법을 이용한 구조 해석 등이 대표적이다. 배열 연산에 최적화된 문법과 컴파일러의 효율적인 최적화 덕분에, 행렬 계산이나 다중 루프를 포함하는 코드를 매우 빠르게 실행할 수 있다.

많은 유명한 과학기술 계산 소프트웨어 패키지들이 포트란으로 작성되었거나 그 핵심 모듈을 포트란으로 유지하고 있다. NAG 라이브러리, LAPACK, FFTW와 같은 고성능 수학 라이브러리들이 대표적이다. 이러한 라이브러리들은 수십 년에 걸쳐 검증되고 최적화되어 왔으며, C나 Python과 같은 다른 언어에서도 호출하여 사용할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이는 포트란의 강력한 유산이 현대 컴퓨팅 생태계에서도 계속해서 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다.

포트란은 수치 예보와 기후 모델링 분야에서 역사적으로 가장 중요한 프로그래밍 언어 중 하나로 자리 잡았다. 이 분야는 대규모의 편미분 방정식을 풀어야 하며, 복잡한 물리 과정을 시공간에 따라 계산해야 하는 특징이 있다. 포트란의 효율적인 배열 처리 능력과 뛰어난 수치 계산 성능은 이러한 요구 사항에 매우 적합했으며, 결과적으로 많은 핵심 예보 및 기후 모델이 포트란으로 개발되었다.

초기 수치 예보 모델부터 현재의 정교한 지구 시스템 모델에 이르기까지 포트란은 지속적으로 사용되었다. 대표적인 예로, 유럽중기예보센터(ECMWF)의 통합 예보 시스템과 미국 국립해양대기청(NOAA)의 글로벌 예보 모델, 그리고 기후 모델 비교 프로젝트(CMIP)에 참여하는 많은 세계적 기후 모델(예: CESM, GFDL CM, MPI-ESM 등)의 핵심 코드베이스가 포트란으로 작성되었다. 이러한 모델들은 대기, 해양, 육지, 해빙의 상호작용을 시뮬레이션하며, 수십 년에서 수천 년에 걸친 기후 변화를 연구하는 데 필수적이다.

포트란의 현대 표준(포트란 90 이후)은 이 분야의 발전에 크게 기여했다. 모듈 시스템은 코드의 구조화와 재사용을 가능하게 했으며, 배열 연산과 동적 메모리 할당은 복잡한 그리드 시스템과 가변 해상도 모델링을 구현하는 데 필수적이었다. 또한, 공동 배열(Coarray)을 포함한 내장 병렬 처리 기능(포트란 2008 및 포트란 2018)은 현대의 슈퍼컴퓨터와 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 대규모 병렬 실행을 지원하여, 더 높은 해상도의 시뮬레이션과 더 정확한 예측을 가능하게 한다.

이 분야에서 포트란의 강력한 생태계는 여전히 유효하다. 수십 년간 축적된 검증된 과학적 코드 라이브러리, 최적화된 컴파일러, 그리고 전문적인 개발자 커뮤니티는 포트란을 기상 및 기후 과학의 핵심 언어로 유지시키는 주요 요인이다. 최근에는 Python과 같은 언어가 전처리, 시각화, 자동화 작업에 널리 사용되지만, 계산 집약적인 핵심 물리 모듈의 구현에는 여전히 포트란의 성능이 선호되는 경향이 있다[1].

포트란은 유한 요소 해석과 컴퓨터 유체 역학 분야에서 여전히 표준적인 언어로 널리 사용된다. 이들 분야는 대규모의 복잡한 선형 및 비선형 방정식 시스템을 수치적으로 풀어야 하며, 포트란의 효율적인 배열 처리 능력과 뛰어난 계산 성능이 결정적인 장점으로 작용한다. 특히 행렬 연산과 벡터화된 계산이 빈번하게 발생하는 시뮬레이션 코드의 핵심 부분은 종종 포트란으로 작성된다.

유한 요소 해석에서는 구조물의 응력, 변형, 진동 등을 분석하기 위해 복잡한 편미분 방정식을 이산화한다. 이 과정에서 생성되는 대규모의 희소 행렬을 효율적으로 저장하고 연산하는 라이브러리들, 예를 들어 LAPACK이나 ARPACK과 같은 수치 선형대수 패키지의 핵심이 포트란으로 구현되어 있다. 포트란의 다차원 배열 문법은 이러한 행렬 데이터를 직관적으로 표현하고 처리하는 데 매우 적합하다.

컴퓨터 유체 역학 분야에서는 나비에-스토크스 방정식을 수치적으로 해석하여 유체의 흐름을 모델링한다. 이는 방대한 계산량을 요구하며, 고성능 컴퓨팅 환경에서의 병렬 처리 효율성이 매우 중요하다. 포트란은 MPI와 OpenMP와 같은 병렬 프로그래밍 표준을 오래전부터 잘 지원해 왔으며, 최신 표준인 Fortran 2008 및 Fortran 2018에서는 공동 배열과 같은 기능을 통해 데이터 병렬 처리를 더욱 용이하게 한다.

이들 분야의 많은 상용 및 오픈소스 소프트웨어가 포트란을 기반으로 개발되었다. 대표적인 유한 요소 해석 소프트웨어인 ABAQUS의 핵심 솔버와, 유체 역학에서 널리 쓰이는 OpenFOAM의 초기 버전 및 여러 핵심 라이브러리가 포트란으로 작성되었다. 성능이 최우선인 이러한 과학기술 계산 분야에서 포트란은 C/C++과 함께 여전히 필수적인 언어의 지위를 유지하고 있다.

포트란은 초기부터 벡터 프로세서와 병렬 컴퓨팅 아키텍처를 염두에 두고 설계 및 발전되어 왔다. 특히 포트란 90 표준 이후 도입된 배열 연산 문법은 내재적 벡터화를 가능하게 하여, 루프를 명시적으로 작성하지 않고도 전체 배열에 대한 수학적 연산을 간결하게 표현할 수 있다. 이는 컴파일러가 코드를 효율적인 벡터 명령어나 SIMD 명령어로 변환하는 데 유리한 기반을 제공한다. 또한, WHERE 문과 같은 배열 마스킹 기능은 조건에 따른 배열 요소의 선택적 처리를 용이하게 하여 벡터화 가능한 코드 영역을 확대한다.

병렬 처리 측면에서 포트란은 명시적 병렬 프로그래밍을 위한 표준화된 구문을 지속적으로 도입해왔다. 포트란 2008 표준은 공유 메모리 병렬 처리를 위한 DO CONCURRENT 루프를 정의하여, 루프 반복이 서로 독립적임을 선언함으로써 컴파일러와 런타임 시스템이 자동으로 병렬 실행할 수 있도록 한다. 더 나아가 포트란 2018 표준은 훨씬 더 유연한 병렬 처리를 위한 동시성 기능(coarray)을 강화하고, 태스크 기반 병렬 처리를 위한 구조를 추가하였다.

실제 고성능 컴퓨팅 환경에서는 포트란 코드가 OpenMP API를 이용한 공유 메모리 병렬화나 MPI 라이브러리를 이용한 분산 메모리 병렬화와 결합되어 사용되는 경우가 매우 일반적이다. 이러한 표준화된 인터페이스와의 호환성은 포트란으로 작성된 대규모 과학 코드가 현대의 슈퍼컴퓨터와 클러스터 컴퓨팅 시스템에서 효율적으로 실행될 수 있는 핵심 이유 중 하나이다.

포트란은 과학기술 계산에 특화된 언어로, 대규모 배열 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 다양한 메모리 관리 기법을 발전시켜 왔다. 초기 버전에서는 정적 메모리 할당이 주를 이루었지만, 현대 표준에서는 동적 메모리 할당과 고급 배열 기능을 통해 유연한 메모리 사용을 지원한다.

FORTRAN 77까지는 주로 정적 메모리 할당을 사용했다. 서브루틴이나 공통 블록(COMMON blocks)을 통해 전역 변수를 선언하거나, 배열의 크기를 컴파일 타임에 고정하는 방식이었다. 이는 메모리 접근 속도가 빠르고 예측 가능하다는 장점이 있지만, 실행 중에 데이터 크기를 조정할 수 없다는 제약이 있었다. 또한, 큰 배열을 여러 서브루틴에서 공유하기 위해 공통 블록을 사용했는데, 이는 전역 변수의 남용으로 이어져 프로그램 구조를 복잡하게 만들 수 있었다.

FORTRAN 90 이후의 표준에서는 ALLOCATABLE 속성과 ALLOCATE, DEALLOCATE 문을 도입하여 동적 메모리 할당을 공식적으로 지원하게 되었다. 이로써 프로그램 실행 중에 필요에 따라 배열의 크기를 할당하고 해제할 수 있게 되어 메모리 사용 효율이 크게 향상되었다. 또한, 자동 배열(automatic arrays)과 가변 크기 배열(assumed-shape arrays) 같은 기능을 통해 서브루틴 내에서 더 유연하게 메모리를 사용할 수 있게 되었다.

최신 포트란 표준(예: Fortran 2003 이후)은 더 정교한 메모리 관리 도구를 제공한다. POINTER 속성을 이용한 포인터는 복잡한 데이터 구조를 구성할 수 있게 하지만, 사용 시 주의가 필요하다. 또한, 배열의 연속적인 메모리 배치와 벡터화를 최적화하는 것은 포트란 컴파일러의 중요한 기능이다. 컴파일러는 배열 연산이 메모리를 효율적으로 순차 접근하도록 코드를 변환하여, 캐시 메모리 활용도를 높이고 성능을 극대화한다.

포트란은 과학기술 계산 분야에서 수십 년간 축적된 전문성을 바탕으로 C/C++ 및 Python과는 뚜렷하게 다른 특성을 보인다. 가장 큰 차이는 언어 설계 철학에 있다. 포트란은 수학적 배열 연산과 벡터화를 언어의 핵심에 두고 설계되었으며, 이로 인해 행렬 계산이나 다차원 배열 처리를 위한 코드가 매우 간결하고 효율적으로 작성된다. 반면 C/C++은 시스템 프로그래밍과 일반적인 소프트웨어 개발에 더 넓은 범용성을 가지며, 메모리와 하드웨어에 대한 저수준 제어가 가능하다. Python은 사용의 편의성과 풍부한 라이브러리 생태계로 인해 과학 계산 분야에서 빠르게 확산되었지만, 인터프리터 언어 특성상 순수 계산 성능은 컴파일 언어인 포트란이나 C에 비해 떨어진다.

성능 측면에서, 최적화된 포트란 코드는 동일한 알고리즘을 구현한 C/C++ 코드와 유사하거나 경우에 따라 더 나은 성능을 보이는 경우가 많다. 이는 포트란 컴파일러가 수치 계산을 위한 최적화에 특화되어 있고, 언어의 단순함이 컴파일러가 코드를 분석하고 병렬화하는 데 유리하게 작용하기 때문이다. Python은 NumPy와 같은 C/Fortran으로 구현된 핵심 라이브러리를 통해 성능 격차를 줄이지만, 복잡한 사용자 정의 알고리즘의 루프에서는 여전히 성능 저하가 발생할 수 있다. 따라서 계산 집약적인 시뮬레이션의 핵심 엔진은 포트나나 C로 작성하고, 상위 레벨의 제어 및 시각화는 Python으로 처리하는 하이브리드 접근 방식이 널리 사용된다.

현대적 생태계에서 이들 언어는 상호 경쟁보다는 상호 보완 관계에 있다. 포트란은 여전히 대규모 레거시 코드베이스와 새로 개발되는 고성능 계산 애플리케이션의 핵심을 차지한다. C/C++은 포트란 서브루틴을 호출하는 인터페이스 제공자이거나 성능이 중요한 모듈의 구현 언어로 자주 사용된다. Python은 포트란으로 작성된 고성능 라이브러리를 f2py나 CFFI 같은 도구로 쉽게 래핑하여 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 '접착 언어' 역할을 한다. 따라서 현대의 과학기술 컴퓨팅은 종종 이 세 언어의 장점을 결합한 형태로 발전하고 있다.

포트란은 오랜 역사를 가진 언어이지만, 여전히 활발히 진화하는 현대적인 생태계를 유지하고 있다. 이 생태계는 새로운 언어 표준의 채택, 다양한 컴파일러와 도구의 발전, 그리고 다른 현대 프로그래밍 언어 및 프레임워크와의 연동을 통해 지속적으로 확장되고 있다.

최신 Fortran 2018 표준은 포트란 생태계의 현대성을 보여주는 대표적인 예이다. 이 표준은 병렬 프로그래밍을 위한 향상된 기능, 공동 배열(coarray)의 개선, 모듈 시스템의 강화, 그리고 제네릭 프로그래밍 지원을 포함한다. 주요 컴파일러 벤더들(GNU, Intel, NVIDIA, Cray 등)은 이러한 새로운 표준 기능을 지속적으로 구현하고 최적화하여, 포트란 코드가 최신 하드웨어 아키텍처에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 지원한다. 또한, CMake나 Meson 같은 현대적인 빌드 시스템에서도 포트란 프로젝트를 공식적으로 지원한다.

포트란 생태계는 고립되어 있지 않다. C 언어 및 Python과 같은 다른 언어와의 상호 운용성이 표준과 도구 차원에서 강력하게 지원된다. 예를 들어, ISO_C_BINDING 모듈을 사용하면 C 함수와 데이터 구조를 안전하게 호출할 수 있으며, f2py 도구나 Cython을 통해 포트란 서브루틴을 Python 모듈로 래핑하여 고성능 계산 라이브러리를 쉽게 활용할 수 있다. 이는 포트란으로 작성된 검증된 수치 라이브러리들을 머신러닝이나 데이터 분석 파이프라인에 통합하는 데 기여한다. 온라인 포럼, 깃허브의 오픈소스 프로젝트, 그리고 정기적인 사용자 컨퍼런스는 활발한 커뮤니티 활동을 보여준다.