1. 编译器优化：启用高级编译选项
使用GNU Fortran（gfortran）时，通过编译选项可显著提升性能。基础优化用-O2（平衡编译时间与性能），更激进的优化用-O3（提升循环展开、内联等优化强度）；-march=native针对当前CPU架构生成最优指令集（如AVX2、SSE4），大幅提升指令执行效率；-funroll-loops手动展开循环，减少循环控制开销（但会增加代码体积）；-ffast-math允许编译器违反IEEE浮点标准（如合并运算、忽略NaN检查），换取更高计算速度（需注意数值精度可能受影响）。此外，-flto（链接时优化）可在链接阶段跨模块优化，进一步提升性能。
2. 并行化：利用多核架构提升吞吐量
对于计算密集型任务，通过并行编程模型充分利用多核CPU/GPU资源。OpenMP适合共享内存系统，通过!$omp parallel do指令将循环并行化（如do i=1,n; ...; end do），编译时需加-fopenmp选项；MPI（消息传递接口）适合分布式内存系统（如集群），通过MPI_Init、MPI_Comm_rank等函数实现进程间通信，适合超大规模计算。此外，GPU加速可通过OpenACC（!$acc parallel loop指令）或CUDA Fortran将计算任务转移到GPU，提升浮点运算性能。
3. 内存访问优化：提升缓存利用率
内存访问模式直接影响性能，需优先保证连续内存访问（如数组按行遍历，而非列遍历，因Fortran数组按列存储，连续访问可提高缓存命中率）；调整循环顺序（如将最内层循环设为遍历连续维度），减少缓存未命中；避免内存碎片，尽量复用已分配的内存（如预分配数组，而非频繁调用allocate/deallocate）；使用模块封装变量，避免全局变量（全局变量会增加内存访问开销，且不利于编译器优化）。
4. 循环与向量化：减少循环开销与提升指令级并行
循环是科学计算的核心，需优化其结构：减少循环内计算（将不变量移出循环，如do i=1,n; a = b*i + c; end do改为a_const = c; do i=1,n; a = b*i + a_const; end do）；循环展开（通过-funroll-loops或手动展开，如do i=1,n,4; ...; end do，减少循环控制次数）；启用自动向量化（编译器通过-ftree-vectorize选项将循环转换为SIMD指令（如AVX2），提升单指令多数据运算效率，需确保循环无数据依赖）。
5. 使用高性能库：替代手写低效代码
避免重复造轮子，使用优化过的科学计算库：BLAS（基础线性代数子程序，如矩阵乘法dgemm）、LAPACK（线性代数包，如特征值计算）、FFTW（快速傅里叶变换）等，这些库针对特定硬件优化，性能远高于手写代码；对于线性代数运算，推荐使用Intel MKL（支持多线程，提升多核利用率）或OpenBLAS（开源，兼容性好）。
6. 性能分析与瓶颈定位：精准优化关键路径
使用性能分析工具定位代码瓶颈，避免盲目优化：gprof（GNU性能分析器，通过-pg编译选项生成分析数据，显示函数调用时间占比）；perf（Linux内核自带工具，通过perf record -g ./program记录性能数据，perf report生成可视化报告，支持查看热点函数、缓存命中率等）；Intel VTune（商业工具，提供更深入的硬件级分析，如CPU利用率、内存带宽瓶颈）。
7. I/O优化：减少磁盘访问延迟
I/O操作是常见性能瓶颈，需尽量减少：批量读写（将多个小文件合并为大文件，减少文件打开/关闭次数）；内存映射文件（使用mmap将文件映射到内存，提升读取速度）；异步I/O（如Linux的aio_read/aio_write，避免I/O操作阻塞程序执行）；减少不必要的I/O（如将中间结果写入内存，而非频繁写入磁盘）。