图3描述了性能随采集数据块大小（以采样数为单位）增大而提高的精确百分比。事实上，对于更大的数据块，并行算法方法确实实现了近2倍的性能改进。工程师们不需要创建特殊的代码来支持多线程，在多核处理器环境下，只需通过最少的编程调整，利用LabVIEW自动分配每一个线程到多核处理器的特性，可以方便的实现信号处理能力的大幅度提升，从而达到了自动化测试应用的性能改进。
程序性能的进一步优化
LabVIEW并行的信号处理算法不仅帮助工程师提高程序性能，而且可以更清楚的划分多个处理器核在项目中的不同用途。比如，将控制采样输入，显示输出和信号分析的模块独立分开。
以HIL（Hareware-in-the-loop）或在线信号处理应用为例。首先，使用高速数字化仪或高速数字I/O模块来采集信号，并在软件中执行数字信号处理算法。然后，通过另一个模块化仪器生成结果。常见HIL应用包括在线数字信号处理（如滤波、插值等等）、传感器仿真和定制组件模拟等等。
一般来说，HIL可以使用两种基本的编程结构来完成，单循环结构和带有队列的流水线式多循环结构。单循环结构实现简单，对于小数据块具有较低时延，但单循环结构受限于各个环节的顺序结构而无法实现并发性，例如，由于处理器只能执行一个函数，在处理数据的同时就无法执行仪器IO，所以单循环结构无法有效利用多核CPU的优势。相比之下，多循环结构则能够更好的利用到多核处理器，从而支持高得多的吞吐量。
对于一项多循环结构的HIL应用来说，可以通过三个独立的while循环和两个队列结构，实现其间的数据传递。在此情况下，第一个循环从仪器采集数据，第二个循环专门执行信号处理分析，而第三个循环将数据写入到另一台仪器。这样的处理方式，也被称之为流水线式信号处理（pipeline）。