概述
计算密集型任务（Compute-Intensive Task）是指那些主要受到处理器速度（CPU性能）限制的任务，它们需要大量的计算资源来完成。这类任务的特点是大量的数学计算、逻辑操作或者数据处理，而与此相对的是I/O密集型任务，后者更多地受到数据输入输出速度的限制。
几个计算密集型任务的例子：
- 数值模拟 ：如流体动力学模拟、天气预报模型。
- 图形渲染 ：如电影特效、3D游戏渲染。
- 加密与解密 ：密码学中的多种算法。
- 大数据分析 ：如复杂的数据挖掘和机器学习算法。
- 科学计算 ：例如量子物理、分子生物学等领域的模拟和计算。
计算密集型任务通常可以从并行处理中获得巨大的好处，因为这些任务可以被分解为许多较小的独立任务，这些小任务可以同时在多个处理器或计算单元上运行。这也是GPU（图形处理单元）和多核CPU在这些任务中表现出色的原因，因为它们能够同时处理大量的并行操作。
场景示例
场景：3D 动画电影的渲染
假设你是一家动画制作公司的技术总监。公司正在制作一部新的3D动画电影，电影中有一个场景描绘了一个巨大的、充满细节的城市在夜晚的景象。这个场景涉及到成千上万的光源、复杂的材质、细致的纹理和大量的3D模型。
任务描述 ：渲染这一场景的每一帧，确保输出的图像达到电影级的质量。
为什么是计算密集型 ：
- 光线追踪 ：为了使场景看起来真实，你的渲染引擎使用了光线追踪技术。这意味着对于场景中的每一个像素，都需要模拟数百到数千条光线的路径，计算它们与物体的相互作用、反射、折射等。
- 复杂的材质和纹理 ：电影中的每一个物体都有自己独特的材质和纹理，这需要大量的计算来模拟光线与这些材质和纹理的相互作用。
- 动态效果 ：场景中还有雨、烟、雾等动态效果，这些效果都需要大量的计算来模拟。
实际操作 ：
- 预处理 ：首先，你的团队会加载所有的3D模型、材质、纹理和动态效果到渲染引擎中。
- 分解任务 ：由于渲染是一个计算密集型任务，所以你决定使用公司的渲染农场，它有数百台计算机。你把整个场景分解为数千个较小的任务，每个任务渲染场景的一个小部分。
- 并行处理 ：这些任务被分发到渲染农场的每台计算机上。每台计算机都独立地渲染它的任务，利用它的多核CPU和GPU来加速计算。
- 收集结果 ：当所有的任务都完成时，结果被收集并组合成完整的场景。
- 后期处理 ：完成的场景可能还会经过一些后期处理，例如颜色校正、添加特效等，以确保输出的质量达到预期。
通过这种方式，使用并行处理和计算密集型的渲染技术，你的团队能够在有限的时间内完成高质量的3D动画电影渲染。