我做了耗时的模拟，涉及以下（简化的）代码：

K=10^5; % large number
L=1000; % smaller number

a=rand(K,L);
b=rand(K,L);
c=rand(L,L);
d=zeros(K,L,L);

parfor m=1:L-1
    
    e=zeros(K,L);
    
    for n=m:L-1
        
        e(:,n+1)=e(:,n)+(n==m)+e(:,n).*a(:,n).*b(:,n)+a(:,1:n)*c(n,1:n)';
        
    end
    
    d(:,:,m)=e;
end

有谁知道如何加速这个并行运行的简单代码（使用parfor）吗？
由于每个工作器需要矩阵a和B和c，因此存在较大的并行开销。
如果我只向每个worker发送它需要的矩阵B部分，开销会更小（因为内部循环从m开始），但我认为这并不能使代码更快。
由于开销较大，parfor比串行for循环慢。随着parfor迭代次数的增加（增加L），a、B和c的大小也会增加，开销也会增加。因此，我不期望parfor循环更快，即使L的值很大。还是有人看不一样？