在计算机科学领域，矩阵乘法是一项基本而重要的运算，常用于数值计算和图像处理等领域。然而，当矩阵的规模较大时，普通的矩阵乘法算法往往效率低下，无法满足实际需求。为了提高矩阵乘法的运算速度，我们需要优化算法并利用多核处理器的并行计算能力。

分块矩阵乘法

分块矩阵乘法算法是一种常用的优化方法。它将两个矩阵分成若干个小块（子矩阵），然后分块地进行乘法计算。通过提高缓存命中率和减少内存访问次数，分块矩阵乘法可以显著提高运算效率。在Go语言中，我们可以通过定义自定义结构体来表示矩阵和子矩阵，并使用goroutine进行并发计算。

并行计算

由于现代计算机通常具有多核处理器，我们可以借助并行计算来加速矩阵乘法。在Go语言中，可以使用goroutine和channel来实现并发计算。我们可以将矩阵的每一行作为一个任务，使用多个goroutine并行计算不同的行，并将结果通过channel进行收集和合并。这样可以充分利用计算机的多核资源，加快运算速度。

向量化计算

另一种常用的优化方法是向量化计算。向量化计算利用CPU的SIMD指令，将多个标量运算合并成一条向量运算，提高计算效率。在Go语言中，可以使用像goavx这样的库来实现向量化计算。通过将矩阵乘法转化为向量运算，我们可以显著提高运算速度，达到甚至超过C语言等低级语言的性能。