小弟最近写东西。想找一些公认的term或者名词来准确表达我的设计。
实现的算法方是N^2的复杂度,即a1,a2,a3..ai...a100，每一个ai需要和与全部这100个
数相乘。所以总共有100x100次乘法运算。
总共算下来，如果只用一个乘法器，一共要10000个周期。
（1）已有的大部分同样领域的VLSI文章：
它们号称有parallel computing，实现方法是用100个乘法器并行地算出每个ai和100数
相乘的乘积，那么只需要100周期就能全部完成。
（2）我们的设计是这样的：
也要号称有parallel computing, 实现方法是事先把100个数分成5个小的数据集，对于
每一个小的数据集用一个乘法器来实现ai与此集中全部20个数相乘，由于这5个乘法器
是并行执行的，所以总共需要20个周期就可以。
这里我没写错，的确是20个周期，而且总共的计算量是20x20x5次乘法，不需要10000次
了。数学算法比较难解释，但是最后需要的结果，以上两种方法的确是一样的，这是我
们这个邪门算法的bonus。
回到正题，VLSI实现中，
（1）是一个Core，这种设计依靠这个core内部的并行乘法器陈列来实现parallelsim，
没有用到这种邪门算法的bonus。
（2）是5个Core，这种设计依靠这种邪门算法的bonus来实现parallelism，每个Core里
有一个乘法器（其实多个也行）。
感觉上，（2）采用的并行计算level比（1）高，但是我找不出一个合理的term来形容
。都叫parallelism，但是我感觉:
（2）叫做algorithm-level parallel 或者 Core-level parallel;（硬件上有并行，
但主要优势在这种算法的bonus上）
(1) 叫做ALU-level parallel 或者 Multiplier-level parallel；（硬件上有并行，
只是加速原算法的一部分，没有利用bonus）
请问没有什么名词来指代区分以上（1）和（2）两种并行技术呢？
我查过Data Parallelsim，Task Parallelism, Thread Parallelsim这些概念，结果发
现很难对上号，也很难直接解释以上区别。
