Для ускорения выполнения MATLAB-кода с использованием параллельных вычислений можно предпринять следующие шаги:

1. Использовать Parallel Computing Toolbox. 14 Он позволяет запускать несколько вычислительных движков MATLAB на многоядерных рабочих станциях и распределять вычисления по этим работникам. 1
2. Преобразовать циклы for в параллельные циклы parfor. 12 Это делит итерации цикла на одновременное выполнение несколькими работниками MATLAB. 1 Чтобы использовать parfor, итерации цикла должны быть независимыми друг от друга. 1
3. Масштабировать параллельные приложения на компьютерный кластер или облако с использованием MATLAB Distributed Computing Server. 1
4. Использовать векторизацию. 1 Это процесс конвертации кода от использования циклов к использованию матричных и векторных операций. 1 MATLAB использует процессорно-оптимизированные библиотеки матричных и векторных вычислений. 1
5. Ускорить вычисления на графических процессорах (GPU). 12 Векторизованные вычисления MATLAB, использующие большие массивы, могут быть хорошими кандидатами для ускорения с использованием GPU. 1