parfor

在多核心计算平台上，matlab的parallel是极好的工具。

如在i7 8350H平台上，对BP神经网络多次训练，每次训练改变参数以寻找最优参数时，加速效果非常显著：

for循环：

S1从1到40四十个网络，训练某个模糊问题，总耗时 184.388629 秒。

parfor循环：

S1从1到40四十个网络，训练某个模糊问题，总耗时54.493658 秒。

资源利用很高效：

当然，这涉及任务调度、资源交换等问题，matlab多核心并行性能也做不到随核心数线性地提升。但是作为一项通用性较强的功能，已经非常不错。

如果有更强并行需求，应该考虑使用CUDA。