矢量化和尴尬并行之间有什么关系？

这个问题说明了一切。在我看来，矢量化与令人尴尬的并行问题密切相关。换句话说，所有可矢量化的程序都必须是极其并行的程序。它是否正确？

对令人尴尬的并行性的快速总结：

一个代码是尴尬地平行如果代码可以毫不费力地并行化，特别是处理数据依赖性。请注意，令人尴尬的并行性仅意味着代码将毫不费力地安全地并行化；它不保证任何最佳性能。

一个简单的例子是两个向量的求和。

// A, B, and C are all distinct arrays.    
for (int i = 0; i < N; ++i)
  C[i] = A[i] + B[i];

这段代码是令人尴尬的并行，因为没有数据依赖C。该代码可以简单地并行化，例如，通过使用 OpenMP：

#pragma omp parallel for 
for (int i = 0; i < N; ++i)
  C[i] = A[i] + B[i];

矢量化是实现并行性的一种特殊形式。特别是，矢量化主要在使用 x86 SSE/AVX 和 ARM NEON 等专用指令的处理器中使用专用 SIMD 执行硬件单元。编译器可以自动矢量化您的代码，或者您可以使用内部函数和直接汇编代码手动矢量化。

我不认为矢量化一定意味着要矢量化的代码必须是令人尴尬的并行。但实际上，大多数可向量化代码都是令人尴尬的并行，因为几乎所有 SIMD 指令都这么假设。我找不到任何允许数据相关操作的 SIMD 指令。从这个意义上说，是的，你可以说可矢量化程序需要高度并行。

然而，从广义上讲，矢量化可以包含 GPGPU 式的 SIMD 编程，例如 Nvidia 的 CUDA 和英特尔的 MIC 架构。它们通过处理数据相关的操作和分支来实现更灵活的 SIMD 操作。

总而言之，在矢量化的狭义定义中，即传统 CPU SIMD 操作的矢量化，我认为可矢量化程序应该是高度并行的。然而，SIMD/矢量化的高级形式可以实现数据相关的操作和任意分支。