贝叶斯统计中的许多应用程序都需要大量的计算。然而，它们通常具有内在的并行性，这使得它们成为现代大规模并行处理器的主要目标。多核和分布式计算在贝叶斯社区中得到了广泛应用，然而，很少关注使用大多数现代CPU上可用的单指令多数据（SIMD）操作的细粒度并行化。在这项工作中，我们使用标准编程库实际演示了SIMD方法对几个主题贝叶斯应用程序的实用性。使用C编程语言，我们表明SIMD可以将单核浮点运算性能提高高达$\mathrm{<trans\; data-src="6">6</trans>}<trans\; data-src="\times ">\times </trans>$比较标量C代码和以上$\mathrm{<trans\; data-src="25">25</trans>}<trans\; data-src="\times ">\times </trans>$与优化的R代码相比。这样的改进会增加通过多核处理所获得的任何收益。我们说明了SIMD在加速贝叶斯计算方面的潜力，并为读者提供了开发现代大规模并行处理环境的技术。