在工作和學(xué)習(xí)中，我接觸到不少研究人工智能相關(guān)的人，但是很少有人了解并行計算，而且?guī)缀鯖]有人對并行計算技術(shù)愿意付出精力來了解，即使他們的工作是以工程應(yīng)用為目的的。我覺得這種狀況很可悲，因為很多技術(shù)在少數(shù)人挖掘的時候，等到普及了，這些少數(shù)人就是那些大牛了。而大多數(shù)人只能跟隨。

用計算機來計算達(dá)到我們的某種目的，這需要硬件和算法的支持。當(dāng)前主流芯片的單核頻率很難有所提升，人們在二十幾年前就開始嘗試多個核心或者多個節(jié)點的硬件設(shè)計，使得計算平臺擁有可并行的能力。在諸如大氣計算，石油計算，人工智能等領(lǐng)域中，存在大量計算密集型的算法，他們在單線程條件下已經(jīng)可以充分利用單核的計算能力，但是仍然有很多應(yīng)用難以達(dá)到讓人滿意的計算速度。挖掘算法的并行潛力，使其可以充分利用并行計算平臺，會提高程序（算法的具體實現(xiàn)）的計算效率，故為應(yīng)用計，并行計算是非常值得重視的。

實現(xiàn)某個任務(wù)的程序，要想提高他的計算效率，基本有兩個重要的途徑：從算法上來降低它的時間復(fù)雜度；從實現(xiàn)上來挖掘他的并行潛力。前者是從解決方法上創(chuàng)造算法，后者是在工程實踐中加速現(xiàn)有程序。目前在這兩個方向上的人力并不均衡，前者人力遠(yuǎn)大于后者。觀察目前的商業(yè)公司，專職對后者研究的單位或者部門可以用鳳毛麟角來形容。這種現(xiàn)狀也許是好的，但是至少在量子計算機普及之前，并行計算一定是值得研究的，因為我們沒有更快的單核計算機可以用，可用的只能使并行計算平臺。退一步，我們真的可以在量子計算機來臨的時候，仍然繼續(xù)戰(zhàn)斗在一線么？我想到那個時候，我們也許已經(jīng)退休，或者已經(jīng)不直接做開發(fā)了吧。

目前，工業(yè)X.0各種宣傳，機器人，計算機視覺普遍應(yīng)用的大背景下，我覺得并行計算應(yīng)該有更多的開拓者。至少，并行計算相關(guān)技術(shù)在個人核心競爭力當(dāng)中，是一個很有優(yōu)勢的加分項。