当我以为自己的程序已经写的足够好了，一个博士随便写了一个8级ALPHA混合的算法来打脸。时隔多年，余音不绝。虽然只有8级，但比我用定点数写的实现任意级的要快许多倍。从这个示例可以看出算法的威力，也可以看出数学是多么重要。

现在看看实际的例子，在这个例子中，我们尝试使用两种不同的方法来优化memcpy函数，并对16K,128K,256K,512K,1M,2M,4M,16M,32M,64M的数据进行拷贝操作，同时还使用两种不同尺寸的预取块，然后对其结果进行比较。

Intrinsics，SIMD，再加上OpenMP 这次很简单，只需在循环上加上OpenMP的指示： {代码…} You see，现在就剩下比较结果了。 {代码…} 结果，传统方法要优于SIMD方法! 得出的结论就是： {代码…} good lucky!

使用Intrinsics，可以利用硬件的SIMD指令进行处理。MMX，SSE，SSE2（AMD已经通过交叉授权取得该技术）看起来真有那么美好么？让我们拭目以待。在处理中同样使用了定点数技术。

传统处理方法纯粹基于C＋＋，通过指针操作进行处理。通常的优化是使用定点数来代替浮点数，这里使用的方法为：

使用OpenMP对传统方法进行优化。感谢OpenMP，实现多线程优化方便多了!多核时代，OpenMP将成为我们的利器!

optimization.namedModules 这个配置对于调试起来很方便，比如原本生产的一段代码是长这样的：

性能优化一直以来都是前端工程领域中的一个重要部分。很多资料[1][2][3]表明，网站应用的性能优化对于提高用户留存、转化率等都有积极影响。可以理解为，提升你的网站性能，就是提升你的业务数据（甚至是业务收入…

做为一个运筹人,多少知道些仿真/优化软件,当然,高阶的运筹实践一定是以代码为基础的,无论用什么代码,最终也是在代码中首先建立所要优化问题的抽象模型,一般都是一个优化问题：