MATLAB 并行计算效率很低，咋办?
因为这里矩阵乘法本身就是多线程的，目前版本 MATLAB 大部分的内建数值计算函数也都是多线程的。具体来说，MATLAB 的矩阵乘法在 intel CPU 上调用了 mkl 的多线程版本作为 BLAS想更快的话可以考虑下 GPU 运算
■网友
并行不一定更快，甚至会更慢，因为会有通讯成本。提速的方案有: 1 改进程序算法，尽量降低时间复杂度2 用profiler计时，找到那个性能瓶颈3 瓶颈用mex或Java改写或网上找到替代品。
■网友
本人是做FDTD优化的，对matlab的并行运算折磨了很久。 具体到你的问题：1. 只有两个3000*3000的矩阵，通信cost不是问题，非常小。2.matlab的矩阵乘法和所有点运算都是多线程优化的，所以你的spmd的耗时正好是4倍。3.对于一个3000*3000的矩阵运算，GPU运算比CPU快的不是一点半点的。以我的经验，矩阵运算尺寸100*100~1000*1000是CPU与GPU的运算能力的相交点（我的笔记本的cpu i7 6770，GPU NV960M）。尺寸100一下果断CPU+parfor，尺寸500以上，尝试GPU。4.对于你所需要的运算（随机，矩阵乘法）已经是最基本的运算，不要指望能找到能优化的mex。5.对于更普遍的问题，在运算中，我们经常需要其他的“常量”，如果这些常量比较大的话，是会严重影响parfor和GPU运算的。其中，parfor的comm cost 远高于GPU。总结起来：大尺寸用GPU，小尺寸的复杂运算用parfor，基础运算啥也不用最快。
■网友
【MATLAB 并行计算效率很低，咋办?】 大规模矩阵运算？
ArrayFire +GPU+c++效率应该没的说吧．
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