这是笔者的学校的高性能计算的题型分布，大家可以对比参照一下自己学校的。
第一章，第二章知识点回顾
1、高性能计算（High performance computing）
性能衡量单位：FLOPS（浮点运算 / 秒），常用量级：GFLOPS（10⁹次 / 秒）、TFLOPS（10¹² 次 / 秒）
性能衡量方式：LINPACK 测试（超算排名的常用标准）、实际应用程序的运行耗时
2、全局求和实例
并行计算的典型案例：多个计算单元先算 "局部和"，再通过通信（比如 MPI 的 "归约操作"）合并成 "全局和"，是数据并行的实际应用场景。
3、任务并行和数据并行
任务并行 ：把不同任务分给不同计算单元（比如一个单元算排序、一个算过滤）
数据并行 ：把同一任务的不同数据分给不同单元（比如把大数组拆成小块，各自算求和）
4、并行硬件分类
Flynn 经典分类（按 "指令流 + 数据流" 分）：
SISD：单指令流单数据流（冯诺依曼计算机，传统单核）
SIMD：单指令多数据（比如向量处理器）
MIMD：多指令多数据（多核、集群，实际常用）
内存结构分类：
分布式内存系统：各节点有独立内存，靠通信交互（集群、超级计算机）
共享内存系统：多处理器共享同一块内存（个人电脑）；其中 UMA（统一内存访问，速度一致）、NUMA（非统一，访问不同内存区域速度不同）
5. 计算机系统发展 & 编程模型
单核时代：串行编程
多核时代（共享内存编程模型）：Pthreads（POSIX 多线程）、OpenMP（编译制导式并行编程）
分布式时代（分布式内存编程模型）：MPI（消息传递接口，跨节点通信）、MapReduce（大数据分布式计算）
异构时代（异构系统编程模型）：CUDA（英伟达 GPU 专用编程）、OpenCL（跨平台异构编程）
第三章
1. MPI 基础信息
全称：Message Passing Interface（消息传递接口，分布式内存并行编程的标准）
头文件：#include <mpi.h>
编译运行：
编译：用mpicc 文件名.c -o 可执行文件
运行：mpirun -np 进程数 ./可执行文件（-np 指定启动的进程数量）
2. 通信方式核心概念
通信子：是 "进程组 + 通信规则" 的集合（比如默认的MPI_COMM_WORLD是包含所有进程的通信子）
通配符：点对点通信中用MPI_ANY_SOURCE（接收任意进程的消息）、MPI_ANY_TAG（接收任意标签的消息）
两类通信：
点对点：两个进程一对一发 / 收（核心函数MPI_Send发送、MPI_Recv接收）
集合通信：多个进程参与的批量通信（下面是核心函数）
3. 集合通信函数（必记作用）
MPI_Reduce()：把所有进程的同一数据，按 "计算规则（比如求和、取最大）" 汇总到根进程
MPI_Scatter()：根进程把一个大数组，拆分后分散给所有进程
MPI_Bcast()：根进程把一个数据广播给所有进程（所有进程都拿到相同数据）
MPI_Gather()：所有进程把自己的数据，收集到根进程（和 Scatter 相反）
4、问候MPI程序
5、计时功能
第四、五章
1. 编译运行（先记命令，考试大概率考）
Pthreads：编译时加 -lpthread（比如 gcc test.c -o test -lpthread），运行就是普通执行程序
OpenMP：编译加 -fopenmp（GCC 环境），运行时可以用环境变量控制线程数
2. 核心技能
- for 循环并行：普通无依赖的 for，用
#pragma omp parallel for包裹；有循环依赖的，得拆成 "无依赖的计算步骤"（比如把递推式改成能并行算的形式） - schedule 子句：控制循环任务分配，记两个常用的：
static（静态分块）、dynamic（动态分块）；环境变量记OMP_NUM_THREADS（设线程数）
3. 临界区保护（必考区分）
critical：默认互斥，所有线程抢同一个 "锁"- 命名
critical：不同名字的临界区可以同时进（比如#pragma omp critical(area1)） atomic：只保护简单运算（加减乘），比critical高效- 简单锁：Pthreads 里的
pthread_mutex_t（lock/unlock 函数）
4. 实例
不用抠细节，记 "梯形积分 / 算 Pi" 的并行思路：线程分块算部分结果，最后汇总时用临界区 /atomic 保护结果变量
指令复习
parallel 指令
功能：标记一段代码为 "并行区域"，进入该区域时会创建多个线程，所有线程都会执行这段代码。
注意：单独使用时，代码会被线程重复执行（如 4 个线程会执行 4 次），通常需配合for等指令拆分任务。
for 指令
功能：需嵌套在parallel区域内，将后续 for 循环的任务拆分给多个线程并行执行（每个线程执行循环的一部分）。
用法：需与parallel组合（分两行写：#pragma omp parallel + #pragma omp for）。
parallel for 指令
功能：是parallel与for的简写组合，直接实现 "创建并行区域 + 拆分 for 循环任务"，等价于parallel + for。 场景：最常用的循环并行方式，直接写#pragma omp parallel for即可。
atomic 指令
功能：对 单一变量的简单操作（如加减乘）实现互斥保护，是最轻量的临界区方式。
优势：比critical高效；局限：仅支持简单表达式（如sum += x），无法保护代码块。
critical 指令
功能：保护一段代码块的互斥执行，同一时间仅一个线程能进入该代码块。
对比：比atomic灵活（可保护多句代码），但开销更大；支持 "命名"（如critical(area1)），不同名称的critical区域可同时执行。
barrier 指令
功能：线程同步的 "路障"，所有线程必须都到达该位置后，才能继续执行后续代码。
场景：确保某阶段任务全部完成后，再进入下一阶段（如所有线程算完局部结果后，同步再汇总）。 这些指令是 OpenMP 并行编程的基础，核心是通过parallel/parallel for拆分任务、atomic/critical保护共享资源、barrier实现线程同步，从而实现高效并行。
子句复习
1. num_threads
- 作用：指定并行区域的线程数量
- 用法 ：配合
parallel/parallel for使用，例如#pragma omp parallel num_threads(4)表示用 4 个线程执行后续代码 - 场景：明确控制并行的线程规模，避免依赖环境变量的默认值
2. reduction
- 作用：自动合并多个线程的局部计算结果（无需手动加临界区）
- 用法 ：指定 "操作符 + 变量"，例如
reduction(+:sum)表示每个线程拥有独立的sum副本，最终自动将所有副本的值相加得到全局sum - 常用操作符 ：
+、-、*、&等；优势：替代手动临界区，避免竞争且更高效
3. default
- 作用：控制并行区域中变量的默认共享属性
- 常用选项 ：
default(shared)：未显式声明的变量默认是共享（OpenMP 默认行为）；default(none)：要求显式声明所有变量的属性（private/shared），强制避免默认属性导致的错误
- 场景 ：用
default(none)提升代码安全性，防止变量作用域混淆
4. private
- 作用：声明变量为 "线程私有"------ 每个线程拥有该变量的独立副本，互不干扰
- 注意：私有变量的初始值不会继承外部变量，需在并行区域内重新初始化
- 场景 ：循环变量（如
for中的i）、线程内临时变量
5. shared
- 作用：声明变量为 "线程共享"------ 所有线程共用同一个变量实例
- 注意 ：共享变量需通过
atomic/critical等方式保护，避免并发修改错误 - 场景：需要多个线程共同读写的全局结果变量
6. schedule
- 作用 ：控制
for循环的任务划分方式（分配给线程的迭代块规则） - 常用策略 ：
static：静态分块（如schedule(static, 5)表示每个线程分 5 个迭代），适合任务耗时均匀的场景；dynamic：动态分块（线程完成当前任务后再申请新任务），适合任务耗时不均的场景
- 场景：优化循环并行的负载均衡
函数复习
OpenMP 并行编程中常用的辅助函数，可分为线程管理、计时、锁操作三类，核心作用是实现线程控制、性能统计与精细化同步，以下是各函数的解读：
一、线程管理类函数
omp_get_num_threads()
作用：获取当前并行区域内的活动线程数量。
注意：仅在并行区域内调用有效（串行区域调用会返回 1，因为串行时只有 1 个主线程）；常用于调试或动态适配线程逻辑。
omp_get_thread_num()
作用：获取当前线程的唯一编号（线程号从 0 开始，如 4 个线程的编号为 0~3）。
场景：区分不同线程执行差异化逻辑（如线程 0 负责初始化、其他线程负责计算），或标记线程的局部结果。
omp_set_num_threads()
作用：设置后续并行区域的线程数量。
注意：优先级低于num_threads子句（若同时使用#pragma omp parallel num_threads(4)，该函数的设置会被覆盖）；常用于全局统一控制线程规模。
二、计时函数
omp_get_wtime()
作用：获取系统的 "墙上时间"（当前时间戳），用于统计程序运行耗时。
使用方式：在代码段的开始和结束处分别调用，计算两次返回值的差值（单位为秒）
double start = omp_get_wtime(); // 并行代码 double end = omp_get_wtime(); printf("耗时：%f秒\n", end - start);
场景：测试并行程序的性能（对比串行 / 并行的耗时差异）。
三、锁操作类函数（精细化临界区控制）
这组函数用于手动管理锁（比critical指令更灵活），流程为 "初始化→获取→释放→销毁"：
omp_init_lock(omp_lock_t lock)
作用：初始化锁，将锁设置为 "未锁定" 状态；必须在使用锁前调用。
omp_destroy_lock(omp_lock_t lock)
作用：销毁锁，释放锁占用的资源；用于锁不再使用时，避免内存泄漏。
omp_set_lock(omp_lock_t lock)
作用：尝试获取锁；若锁已被其他线程占用，当前线程会阻塞，直到锁被释放。
omp_unset_lock(omp_lock_t lock)
作用：释放锁，让其他阻塞的线程可以获取该锁。
场景：当需要跨多个代码块共享同一把锁（而非critical的局部代码块）时，用这组函数实现更灵活的同步。