实验三 · 线程管理

实验概览

本实验围绕多线程并行编程展开，从使用现成工具到亲手造轮子，逐步深入操作系统的线程管理核心。你将经历一条完整的学习路线：先用编译器指令体验并行的威力，再理解图像处理流水线的评估方法，然后从零实现一个线程池，最后用它驱动真正的并行任务。

章节	主题	你会学到
第一章 · OpenMP	编译器级并行	`parallel for`、reduction、schedule 策略、缓存一致性
第二章 · 图像质量评估	算法与度量	中值滤波、双边滤波、MSE / PSNR / SSIM
第三章 · 动手写线程池	从零造轮子	函数指针、互斥锁、条件变量、生产者-消费者模型
第四章 · 并行流水线	整合实战	用你的线程池并行处理图像批任务

以下命令都需要在仓库根目录执行。完成每一章节后, 使用make grade-chX命令进行自动评测, 所有章节都不需要手动编译任何代码文件。具体命令如下：

make grade-ch1
make grade-ch2
make grade-ch3
make grade-ch4
make grade-ch4x
make grade-all

说明：

make grade-all 会依次运行并评分全部章节, 包括扩展实验 ch4x。
make run-chX 可以直接运行对应章节, make run-all 会按顺序运行全部章节。
和图片处理相关的章节运行后, 会在根目录生成 output/ch1/、output/ch2/、output/ch4/、output/ch4x/。
对应的 metrics.csv 分别位于：
- output/ch1/metrics.csv
- output/ch2/metrics.csv
- output/ch4/metrics.csv
- output/ch4x/metrics.csv
ch3 只测试线程池，不生成图片输出和 metrics.csv。

每章该改哪个文件？

章节	主要修改文件
ch1	`src/ch1/main.c`
ch2	`src/common/metrics.c`
ch3	`src/ch3/thread_pool.c`
ch4	`src/ch4/main.c`
ch4x	`src/ch4x/filter_cnn.c`、`src/ch4x/onnx_inference.c`

提交作业时, 使用 make submit, 该命令会将 src 文件夹统一打包成 submit.tar.gz

环境要求

需要 bash、make、gcc、git、pthread 以及 OpenMP 编译支持。

macOS 下如果没有 libomp，请先执行：

brew install libomp

建议阅读顺序

按 第一章 → 第二章 → 第三章 → 第四章 的顺序阅读。第一章和第二章相对独立，但第四章的代码依赖第三章实现的线程池。如果你对 OpenMP 已经熟悉，可以快速浏览第一章直接进入后续章节。