软硬都强!Intel展示软件并行编程能力

    仁达敬会议上提到了35mm图像到70mm图形数据处理的转变，这很容易让笔者想到普通35mm电影胶片和70mm的IMAX胶片，从最终观影的效果来看，数据处理的确不是变大两倍，而是变大四倍，需要四倍的计算能力来处理。

    传统的串行代码，这个时候成了系统性能的瓶颈，运行效能缓慢。下面的图示可以很明白知道为什么串行代码效率比较低。而并行处理使得多任务运行更顺利，所以是提升性能的关键。

    在高性能计算和嵌入式应用中，并行化无处不在。例如集群服务器，工作站，消费电子产品、软件开发等领域。Intel针对这方面应用开发了众多的集群工具，例如Intel C++和Fortran编译器，数学函数库，MPI哭，Intel跟踪分析器和采集器等，支持Windoes和Linux。