Почему перемножение матрицы размером 8х8 выполняется медленнее, чем перемножение матрицы размером 10х10?

Перемножение матрицы размером 10х10 выполняется быстрее, чем перемножение матрицы размером 8х8, потому что в общем случае большие матрицы имеют большее количество элементов и требуют больше вычислительных операций. Это значит, что для перемножения двух матриц размером 10х10 потребуется больше операций, чем для перемножения двух матриц размером 8х8. 

Однако, учитывая особенности аппаратного обеспечения и оптимизацию операций над матрицами, размерность потока 10x10 может быть более эффективной по сравнению с размерностью 8x8 в следующих случаях:
- Если аппаратное обеспечение (например, процессор) поддерживает оптимизацию операций над матрицами размером 10х10, то обработка матриц такого размера может выполняться более эффективно и быстрее, чем обработка матриц размером 8х8.
- Если алгоритм, использующий поток размером 10x10, выполняет операции более эффективно или с меньшей вычислительной сложностью, чем алгоритм, использующий поток размером 8x8, то размерность потока 10x10 может быть предпочтительней.
- Если аппаратное обеспечение и алгоритмы оптимизированы именно под размерность потока 10x10, то его использование может быть более эффективным и быстрым.

Скорее всего, проблема связана с кэшем процессора. При первых запусках данные могут попасть в кэш, что приводит к быстрой обработке. 
Написание бенчмарков - сложная задача. Необходимо провести несколько тестовых запусков и отбросить результаты, а затем уже измерить. Также важно быть внимательным при последовательном запуске разных тестов в одной программе, поскольку результат одного теста может повлиять на другие.
Главное - выполнить короткое действие несколько раз, а не только один. Это позволит исключить случайные факторы. Рекомендуется выполнить действие сто тысяч раз и затем поделить общее время на количество запусков. Иначе результат может быть обусловлен случайным шумом. Возможно, в вашем случае третий тест просто оказался быстрее из-за удачи, а не по реальной производительности.