当我们吐槽软件运行慢时，很少有人关注“矩阵乘法”这幕后英雄——最近Salykova的一篇技术文，把多核CPU优化矩阵乘法的“骚操作”扒了个底朝天，看完才知道，原来算力提升不止靠堆硬件。

简单说，矩阵乘法是AI、数值计算的“地基”，但想让它在多核CPU上跑得快，就得玩点花活。这篇文章里的操作绝了：用FMA3指令把“乘加”合并成一步，用AVX2向量指令一次算一堆数，还搞了多线程和分块优化——相当于给矩阵乘法装了“涡轮增压”，在Intel Core Ultra和AMD Ryzen上跑得飞起。

最有意思的是“参数微调”的玄学。线程数、核大小、分块尺寸这些参数，调对了性能飙升，调错了原地踏步，像极了给CPU“喂定制化狗粮”。而它特意没上AVX-512，只为兼容更多处理器，这波“普惠式优化”思路，科技圈属实少见。

从科技博主视角看，这事儿戳中了行业痛点：现在大家都在卷大模型、堆GPU，却忽略了“底层计算优化”的价值。就像盖楼，地基打好了，上层建筑才能稳。这篇文章里的矩阵乘法优化，就是给AI和高性能计算打地基的活儿，看似枯燥，实则是“让算力物尽其用”的关键。

说白了，矩阵乘法优化就像“CPU的健身教练”，不用换硬件，只要方法对，就能让老处理器焕发第二春。在这个全民喊着“算力不够”的时代，这种“榨干硬件潜力”的思路，说不定才是突破性能瓶颈的隐藏关卡。