Update 4.2-计算机体系结构与矩阵运算.md (#247)

Textbook/第4章-矩阵运算与计算机体系结构/4.2-计算机体系结构与矩阵运算.md

@@ -13,7 +13,7 @@ CPU体系结构并不是针对计算密集型任务而设计的，其主要支
 
 这样的结构针对通用的计算机程序有较高的灵活性，但是处理深度学习中的大部分运算时，性能和单位功耗的算力都相对较低。为了提升CPU的性能，新的CPU主要从以下几个方面提升性能：
   * 在单核上增加指令并发执行能力：通过乱序执行互不依赖的指令，重叠不同指令的流水线，从而增加指令发射吞吐；
-  * 增加多核并发处理能力：通过多核并发执行增加并行处理能力，这需要依赖操作系统将应用程序调度到多核上，或者依赖用户的程序中显示使用多线程进行计算；
+  * 增加多核并发处理能力：通过多核并发执行增加并行处理能力，这需要依赖操作系统将应用程序调度到多核上，或者依赖用户的程序中显式使用多线程进行计算；
   * 在单核上增加向量化处理能力：允许CPU在向量数据上执行相同的指令，也就是针对一条指令的取指和译码可以对多个数据同时执行，如图4-2-2所示，从而大大增加CPU的计算效率。向量化计算需要用户程序中显示使用向量化指令来实现。
 
 <center> <img src="./img/4-2-2-vec.png" /></center>
@@ -135,4 +135,4 @@ for (int i = 0; i < M; i++) {
 
 5. https://developer.nvidia.com/cublas
 
-6. https://pytorch.org/docs/master/notes/extending.html
+6. https://pytorch.org/docs/master/notes/extending.html