Для оптимизации сложных арифметических вычислений в больших программах можно использовать следующие подходы:

• Распараллеливание задач. 1 Один из самых эффективных способов оптимизации, при котором задача делится на несколько подзадач, выполняемых одновременно на разных процессорах. 1
• Балансировка нагрузки. 1 Вычислительные задачи распределяются между процессорами так, чтобы каждый выполнял примерно равный объём работы. 1 Это важно для минимизации времени ожидания и достижения максимальной производительности. 1
• Минимизация коммуникационных задержек. 1 При параллельных вычислениях важно учитывать время, затраченное на обмен данными между различными частями программы, выполняющимися на разных процессорах. 1 Для этого используются эффективные алгоритмы для обмена данными, например, протоколы с минимальной коммуникационной сложностью. 1
• Использование многозадачности и асинхронных вычислений. 1 Внедрение асинхронных операций, которые позволяют одному процессору выполнять задачи, не блокируя другие части программы, способствует увеличению общей производительности системы. 1
• Инициализация объектов данных. 34 Правильная инициализация объектов позволяет сэкономить процессорное время. 34 Например, если речь идёт об инициализации массивов, использование цикла будет менее эффективным, чем объявление этого массива прямым присвоением. 34
• Программирование арифметических операций. 4 Важно понимать, что различные арифметические операции значительно различаются по быстродействию. 4 Самыми быстрыми являются операции сложения и вычитания, более медленным — умножение, затем идёт деление. 4

Оптимизация должна проводиться с осторожностью, так как часто не существует универсального решения, которое будет работать во всех случаях. 3 Для начала оптимизации важно иметь озвученный алгоритм и работающий прототип. 3