矩阵加法，调用多核cpu并行加速代码

矩阵加法是线性代数中的一种基础运算，它涉及到两个矩阵相加，通常要求这两个矩阵的维度完全相同。在计算机程序中，矩阵加法可以通过嵌套循环实现，但在处理大规模矩阵时，计算量会非常大，因此利用多核CPU的并行加速可以显著提高运算效率。

要实现矩阵加法的并行加速，通常需要使用多线程或多进程，并将矩阵分割成多个子矩阵，然后在不同的CPU核心上并行处理这些子矩阵的加法运算。在完成所有子矩阵的计算后，再将结果合并起来形成最终的矩阵。

以下是一个简单的并行加速矩阵加法的代码概念示例，使用Python语言，借助`multiprocessing`模块实现：

from multiprocessing import Pool

def parallel_matrix_addition(sub_matrix1, sub_matrix2):
    # 这个函数将执行子矩阵的加法操作
    return [sum(x) for x in zip(sub_matrix1, sub_matrix2)]

def create_submatrices(matrix, num_processes):
    # 这个函数将大矩阵分割为子矩阵
    rows_per_process = len(matrix) // num_processes
    submatrices = []
    for i in range(num_processes):
        start_row = i * rows_per_process
        end_row = start_row + rows_per_process if i != num_processes - 1 else len(matrix)
        submatrices.append(matrix[start_row:end_row])
    return submatrices

def merge_submatrices(submatrices):
    # 这个函数将合并子矩阵以形成最终的矩阵
    result_matrix = []
    for i in range(len(submatrices[0])):
        row = [submatrices[j][i] for j in range(len(submatrices))]
        result_matrix.append(row)
    return result_matrix

def main():
    # 假设 matrix1 和 matrix2 是两个要进行加法的矩阵，并且它们的维度相同
    matrix1 = [[1, 2], [3, 4]]
    matrix2 = [[5, 6], [7, 8]]
    
    # 定义要使用的CPU核心数
    num_processes = 2
    
    # 创建子矩阵
    sub_matrix1 = create_submatrices(matrix1, num_processes)
    sub_matrix2 = create_submatrices(matrix2, num_processes)
    
    # 创建进程池并分配任务
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        # 使用进程池并行处理子矩阵加法
        results = pool.starmap(parallel_matrix_addition, zip(sub_matrix1, sub_matrix2))
    
    # 合并子矩阵结果
    final_matrix = merge_submatrices(results)
    print(final_matrix)

if __name__ == "__main__":
    main()

请注意，上述代码仅是一个概念性示例，实际应用中需要考虑边界条件、异常处理以及矩阵维度不匹配的情况等。并行计算在实际应用中还需要考虑任务分配、负载均衡和通信开销等因素。