4.1 算法并行化基础策略

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4.1 算法并行化基础策略第四章：并行算法设计与优化 4.1 算法并行化基础策略你有没有在深夜调试一个看似“天然可并行”的矩阵乘法，却眼睁睁看着八核 CPU 利用率常年卡在 12%？有没有把一段图像滤波代码扔进 OpenMP 后，性能反而下降了 30%？有没有在 MPI 集群上启动 64 个进程，结果通信开销吃掉了 87% 的总耗时？——这些不是玄学，而是并行化尚未真正“落地”前的典型阵痛。它们暴露了一个被严重低估的事实：并行不是加个关键字就自动发生的物理过程，而是一场对数据流、控制流、内存拓扑与硬件时序的精密编排工程。本节不谈“什么是 Amdahl 定律”，也不复述“并行有数据并行和任务并行两种范式”这类教科书定义。