指令層級平行（instruction-level parallelism, ILP）

想像一張寫滿小雜事的待辦清單。有些雜事彼此相依——你得先煮好咖啡才能喝——但很多並不相依：澆花和收信毫無關係，所以多一雙手就能同時做。指令層級平行（ILP）正是把這個想法套用到一支程式內部的指令上：在單一 CPU 正在執行的指令流中，因為彼此不依賴對方的結果，原則上有多少道指令能在同一瞬間一起執行？

具體來說，假設程式包含：(1) a = b + c、(2) d = e + f、(3) g = a + d。指令 (1) 與 (2) 互不相依——誰都不需要對方的輸出——所以一台有兩個加法器的機器可以在同一週期內把兩者都做了。指令 (3) 必須等兩者，因為它要讀 a 與 d。這裡的 ILP 雖小但真實：三個運算中有兩個能重疊。ILP 是超純量發射、管線化與亂序執行都想收割的原料。充滿獨立工作的程式 ILP 高；環環相扣、每一步都餵給下一步的計算則幾乎沒有。

誠實的重點是：ILP 是程式的性質，而不只是硬體的性質。硬體（亂序引擎、多個執行單元）與編譯器（排程、迴圈展開）能揭露並利用 ILP，卻無法憑空造出演算法本身沒有的平行性。一條長依賴鏈會把你可能達到的最快速度封頂，無論機器多寬都一樣。這個天花板——ILP 的極限——正是業界最終轉向多核心、而非不斷加寬單核心的深層原因之一。