我正在写一个matlab代码，它对一个大矩阵进行一些运算。首先我创建了三个3D数组

dw2 = 0.001;
W2 = [0:dw2:1];
dp = 0.001;
P1 = [dp:dp:1];
dI = 0.001;
I = [1:-dI:0];
[II,p1,ww2] = ndgrid(I,P1,W2);

然后我的代码基本上做以下事情

G = [0:0.1:10]
Y = zeros(length(G),1)
for i = 1:1:length(G)
    g = G(i);
    Y(i) = myfunction(II,p1,ww2,g)
end

这段代码大约需要100秒，每次迭代大约需要10秒。
但是，在启动parfor之后

ProcessPool with properties: 

            Connected: true
           NumWorkers: 48
              Cluster: local
        AttachedFiles: {}
    AutoAddClientPath: true
          IdleTimeout: 30 minutes (30 minutes remaining)
          SpmdEnabled: true

那就像永远在跑一样，最多48个工人，我也试过2，5，10.所有这些都比非并行计算慢。这是因为matlab复制了II,p1,ww2 48次而导致的问题吗？还有myfunction涉及到大量的向量化。我已经优化了myfunction。这会导致parfor的性能变慢吗？有没有办法利用48个worker来加速代码？任何评论都非常感谢。我需要运行数百万个案例。所以我真的希望我能以某种方式利用48个worker。