在多核处理器出现之前，芯片上的大部分晶体管资源都用来让 单个指令流（single instruction stream） 跑得更快，而不是同时跑多个线程。

主要通过 指令级并行 (ILP) 来提升性能。

当时的发展趋势

More transistors → 更大的 cache、更聪明的乱序执行、更智能的分支预测

• 摩尔定律给了更多晶体管 → 设计者把它们都用来提升单核性能。
• 结果：单核越来越复杂，频率也越来越高（上 GHz）。

到了 功耗和发热的瓶颈（大约 2005 年前后），继续堆晶体管提升单核频率不再可行。

👉 这时业界转向 多核 (multi-core)，通过并行任务来继续提高性能。

这张 slide 演示了：如何用 C++ 线程 (std::thread) 把原本单线程的 sinx 程序改写成并行程序。把数组分成两半：前半部分交给新线程，后半部分由主线程继续算。

• parallel_sinx → 使用 2 个线程并行处理数组：
  • 线程 1：计算前一半 x[0..N/2-1]。
  • 线程 2：计算后一半 x[N/2..N-1]。
• 理想情况下，速度可以接近提升一倍。

这张 slide 在讲 Data-parallel expression（数据并行表达式），它展示了如何通过简单的语言标记，把并行性“告诉”编译器，让编译器帮你自动生成并行代码。

告诉编译器：每次循环是独立的。

编译器就有机会自动把 forall 转换成 多线程代码（比如用 OpenMP、SIMD、GPU kernel）。