只有把軟件設(shè)計成并行運行才能充分發(fā)揮多核處理器的優(yōu)勢。軟件并行應用分為兩類：并行應用軟件和多任務處理。并行應用遵循著名的Amdahl定律，如方程式1所示：
如果處理器數(shù)量N給定，我們利用這個方程式可以確定一個應用軟件能夠取得的最高加速比S，其中P代表并行運行應用在軟件中所占的百分比，即P隨著處理器數(shù)量增加而線性提高（（1-P）是串行運行應用的百分比）。我們特別關(guān)注的是，對于一個對于給定的應用軟件（即P值已知），何時才是改用四核處理器的最佳時機。對于一個給定的應用軟件，有一個很有趣的分析方法：合并一個四核處理器與一個雙核處理器的可達加速比，并考慮前文描述的硬件額外開銷因素，把硬件對相關(guān)頻率F的影響考慮進去，即當Fquad * S4> Fdual * S2時，四核性能占優(yōu)。
圖1所示是用比較S4/S2比與Fdual/Fquad的方法解上面的不等式。藍色橫線代表Fdual/Fquad = 1.37，這個數(shù)值對應四核處理器每核25-30%的額外性能開銷。這條線與S4/S2曲線相交于P=70%的點，這意味著，應用軟件的并行占比必須超過70%，才能把四核處理器的優(yōu)勢發(fā)揮出來，否則，四核性能比不上速度高出25-30%的雙核處理器。在現(xiàn)階段P>70%這個比例太大了！這意味著70%的應用代碼都要很好地并行運行，這是非常罕見的。
圖1: 當Fquad * S4> Fdual * S2時，S4/S2,Fdual/Fquad對比
有人可能提出，如果單核與雙核解決方案對比，結(jié)論也是同樣的，這在理論是正確的，但是，實際數(shù)值卻讓我們得出相反的結(jié)論：圖2中的紅線與圖1中的紅線相同，而綠線則代表單核與雙核的加速比特性。兩條線的走勢相同，但是，綠線總是在紅線上方延伸，結(jié)果P值比雙核與四核曲線的P值小很多，在這種情況下，速度較慢的雙核優(yōu)于速度較快的單核。此外，架構(gòu)從單核轉(zhuǎn)向雙核的性能代價也比從兩核轉(zhuǎn)向四核低很多，進一步將P的閾值降到一個合理的數(shù)值（大約30-35%）。
圖2:比較單核對雙核（綠色曲線）與雙核對四核（紅色曲線）的加速比提高幅度
我們繼續(xù)比較雙核和四核處理器：根據(jù)經(jīng)驗，并行比例超過70%的應用軟件是很少的。多媒體應用軟件和某些視頻應用是一個例外，考慮到它們需要的大量并行處理和優(yōu)化計算，其P值非常高，甚至達到了90-95%。但是，我們所討論的上下文有其特殊性：移動平臺的相關(guān)多媒體功能幾乎全都是硬件加速，導致這種特殊性的原因是：沒有任何其它方式能夠達到所需的性能并且/或者移動平臺的功耗是受限的。非硬件加速的多媒體應用軟件確實可充分發(fā)揮四核處理器的優(yōu)勢，但是，它們會很快耗盡任何一種移動設(shè)備的電池，因此非硬件加速的使用是有疑問的。
網(wǎng)頁瀏覽器是推動移動計算性能提高的主要力量之一。今天的網(wǎng)頁瀏覽器能夠在雙核處理器上取得1.4-1.5的加速比，對應的P值在55-65%之間，仍遠低于70%閾值。另外，實際的應用情況甚至要比理論更差，因為在今天的網(wǎng)頁瀏覽器內(nèi)并不能找到Amdahl定律定義的并行百分比P。事實上，大多數(shù)加速比來自關(guān)聯(lián)的支持活動，例如，用戶界面、多媒體、網(wǎng)絡(luò)等，某些活動會分幾個線程執(zhí)行，因此，這些系統(tǒng)級的并行活動讓雙核處理器優(yōu)勢（1.4-1.5的加速比）得以充分發(fā)揮。
即便我們在網(wǎng)頁瀏覽中使用Amdahl定律，由于所涉及的并行算法之間的相互差異，我們也無法在四核處理器上得出1.8-2.0的理論加速比。事實上，我們傾向于四核處理器的1.6-1.7的理論加速比，這個比值對應一個更具實際意義的50-55%的等效P值。即使移動多核處理器的處理優(yōu)勢將會極大地推進網(wǎng)頁瀏覽器的并行化機制，但是，鑒于所涉及軟件的復雜性，這個過程肯定需要一段相當長的時間。
視頻游戲是另一類值得考慮的計算密集型應用軟件。與網(wǎng)頁瀏覽器相似，，今天的大多數(shù)商業(yè)游戲引擎并非并行且不適用于Amdahl定律。我們發(fā)現(xiàn)，有些游戲具有與網(wǎng)頁瀏覽器一樣的系統(tǒng)級特性，從而在雙核處理器上能取得很好的加速比，當然，其P 值仍然低于推動四核處理器應用的門限值。
此外，移動視頻游戲的瓶頸是圖形處理，而不是CPU。因此，目前，四核這一點激勵因素不足以讓軟件廠商在如此復雜的系統(tǒng)的并行化工程上花費大力氣。我們預計這種情況會逐漸改觀，但是還是尚需時日。