Uz sa predsa davno pisu multivlaknove algoritmy ;-).Hlavne tie co ide dobre paralelizovat. Vid GPU akceleracia grafiky, Larabi Cuda, Open CL na GPU, programy na supercomputer clustre a podobne. Vyslovene sekvencne algoritmy sa paralelizovat nedaju. Maximalne bezia viacere naraz=to je uloha OS aby efektivne rozdeloval zataz medzi dostupne jadra.

Prosim otvorte si task manager a skontrolujte pocet procesov a ich vlaken - co vam brani napisat 500 vlaknovy algoritmus na jednojadrovom CPU ?
Ak algoritmus nie je 100% datovo nezavisly medzi vlaknami (typicky "GPGPU foreach"), tak paralelizovat ho na 64 vlaken je dost velka hlupost.
Aplikovat nejaky algoritmus na kazdy element pola zvladaju dnesne GPU extremne dobre.

Na domovskej stranke si este vypisu:
"The CPU has an efficient general-purpose instruction set that excels at compute intensive applications while being efficiently programmable in C/C++ without any need to write code using assembly or processor specific intrinsics."
Ok, takze CPU je blackbox a pouzivatel ma len pisat Cckovy kod ? ehm. Co tak rovno sa pustit do C++AMP, OpenCL alebo CUDA, ktore maju realne vyuzitie (je po nich dopyt na trhu)?

Ak sa ma vsak jednat o datovo zavisle vlakna, tak znova nerozumiem na aku vyuku je dobre na ARMv7 s RISC koprocesorom (s boh vie akou instrukcnou sadou) pisat tzv. paralelne programy. To seriozne ocakavaju, ze na CortexA9 dvojjadre sa bude v Eclipse debugovat ? Odhliadnuc od narusenia psychickeho zdravia tych nestastnikov, ktori sa na to podujmu to moze byt aj znacny technicky problem. Ono totiz cela masina ma 1GB RAM > wtf. Ak to niekto planuje vyvijat na x86 PC, tak potom toto zariadenie vobec netreba. Napise, zdebuguje aj sprofiluje algoritmy rovno na danom PC.
Btw samozrejme dalsi kickstarter projekt, ktory ziskal zadarmo reklamu vo vyssej sume nez o aku dokazu osklbat ludi - pocitacovych analfabetov.