Performance 使用MATLAB中的并行计算工具箱，并行代码比顺序代码花费的时间更长。为什么？

我正在使用MATLAB。我刚刚使用MATLAB中的并行计算工具箱。我有核心i3处理器，MatlabR2011A，2GB内存，320硬盘

为了计算速度，我只编写了以下代码，发现并行代码比顺序代码花费的时间更长

第一个代码需要0.039763秒

第二个代码需要0.379056秒

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第1代码：

tic
MM = magic(5);
MN = magic(5);
ML = magic(5);
MP = magic(5);
MK = magic(5);
MM
MN
ML
MP
MK
toc

第二代码：

matlabpool open local 4

tic
spmd  % Uses all 3 workers
    MM = magic(5); % MM is a variable on each lab
end
MM{1}
MM{2}
MM{3}
MM{4}
toc
matlabpool close

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我想学习并行计算工具箱。

正如Dan在评论中提到的，问题显然太小了，并行化没有什么好处。例如，将您创建的

magic

矩阵的大小从5增加到5000，已经显示出明显的改进。也就是说，与一个矩阵的计算时间相比，规模越大，并行化的开销（几乎）可以忽略不计

正如Dan在评论中提到的，问题显然太小了，并行化没有什么好处。例如，将您创建的

magic

矩阵的大小从5增加到5000，已经显示出明显的改进。也就是说，与一个矩阵的计算时间相比，规模越大，并行化的开销（几乎）可以忽略不计

试着解决一个更大的问题。对于这样一个小规模的问题，并行化的开销可能比加速成本更高？此外，尝试为工人使用不同的操作。Matlab可以加速几个相同的顺序运算的计算。试着解决一个更大的问题。对于这样一个小规模的问题，并行化的开销可能比加速成本更高？此外，尝试为工人使用不同的操作。Matlab可以为几个相同的顺序运算加速计算。谢谢，但我已经尝试过创建4000000个矩阵，但并没有给出期望的结果。请给我推荐合适的代码。谢谢，但是我已经尝试过创建4000000个矩阵，但是没有得到想要的结果。请给我推荐合适的代码。