现今，随着计算机技术的不断革新，单个处理器的性能已经达到了天花板，为了满足人们日益增长的计算需求，计算机处理器的核心数也不断增多。现在，大多数的消费级计算机都采用了双核或四核处理器，而服务器级别的处理器甚至可以达到数百个核心。但是，这些处理器的大部分核心一直处于闲置状态，这意味着我们有巨大的潜力可以挖掘。
高效并行计算是一种方法，可以利用这些闲置核心，使得运行时间更短、资源使用率更高和能效更好。其基本思想是将任务分解成多个子任务，然后在不同的核心上同时执行这些子任务。这样，每个核心负责处理不同的子任务，以实现并行计算。不论是计算机图形学、物理学、金融或社交网络分析，都能通过高效并行计算来提高计算性能。
高效并行计算在现实中有很多不同的应用。根据任务计算的规模、数据大小和并行度，不同的任务可能需要不同的并行计算方案。在面对计算量较小的任务时可以使用共享内存并行。基于共享内存并行，使用多个核心共享相同的内存空间，每个核心可以独立地访问内存中的数据，从而实现并行计算。然而，可能需要使用分布式内存并行，也称为消息传递接口（MPI），处理计算量较大或数据分布在多个节点上的任务。MPI方法将任务分成多个子任务，然后在不同的计算机节点上并行执行。
在高效并行计算中，任务分解是关键的一步。任务必须被精细地分解成可以并行运行的子任务，而这些子任务必须具有足够的计算规模，以保证并行化有意义。
高效并行计算可以通过不同的框架来实现，例如OpenMP，MPI和CUDA等。 OpenMP是最常用的共享内存并行框架，而MPI是最常用的消息传递并行框架。 CUDA则是NVIDIA开发的用于GPU并行计算的编程模型，它可以大幅提高并行计算的性能。
总之，高效并行计算已经成为驱动计算世界前进的关键技术之一。通过弥补单个处理器的局限性，高效的利用设备上多个核心，我们可以在计算上取得更大的突破。与以前相比，“多核”的处理器需要更多的思考和规划，以使其最大化性能。而在实际场景中，要实现高效并行计算，需要考虑任务大小、计算规模、数据分布以及使用哪些并行计算框架等因素，这些都需要仔细考虑和优化。 但一旦这些细节被打磨到位，计算机的多个核心就可以通过并行计算高效地工作，从而极大地提高计算性能，大大加快我们的计算速度。
