Векторизация (в параллельных вычислениях) — вид распараллеливания программы, при котором однопоточные приложения, выполняющие одну операцию в каждый момент времени, модифицируются для выполнения нескольких однотипных операций одновременно.

Скалярные операции, обрабатывающие по паре операндов, заменяются на операции над массивами (векторами), обрабатывающие несколько элементов вектора в каждый момент времени.

Векторная обработка данных используется как в бытовых компьютерах, так и в суперкомпьютерах.

Автоматическая векторизация — это важная область исследований в информатике, цель которой — поиск методов, которые бы позволили компилятору автоматически преобразовывать скалярные программы в векторные.

Показан фрагмент программы, который поэлементно перемножает два массива, состоящие из чисел:

 for (i = 0; i < 1024; i++)
    C[i] = A[i] * B[i];

Данный цикл может быть векторизован так:

  for (i = 0; i < 1024; i+=4)
     C[i:i+3] = A[i:i+3] * B[i:i+3];

Во втором фрагменте запись C[i:i+3] означает вектор из 4 элементов — от C[i] до C[i+3] включительно, а под * понимается операция поэлементного умножения векторов. Векторный процессор в данном примере сможет выполнить 4 скалярные операции при помощи одной векторной инструкции за время, близкое к выполнению скалярной операции. Таким образом, векторных операций потребуется в 4 раза меньше, и программа исполнится быстрее.

Векторные операции могут добавляться в скалярные процессоры, тогда они называются векторными расширениями команд. Примеры: MMX, SSE, SSE2, AltiVec.

В другом языковом разделе есть более полная статья Array programming (англ.). Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода

int main()
{
  printf("Hi");
  return 0;
}

В статье не хватает ссылок на источники (см. рекомендации по поиску). Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (21 июня 2018)