parfor适用于

• 大量的简单计算的循环。
• 大量或少量的复杂计算的循环。

不建议在少量的简单计算的循环中使用parfor，因为parfor本身有计算的损耗。

同时有很多情况不能使用parfor，此时Matlab会报错。那到底什么情况下可以用什么情况下不能用呢？这需要从Matlab的parfor循环机制讲起。Matlab的parfor循环内的变量可分为五大类，parfor对这五类变量有不同的处理方式。如果Matlab无法对parfor内的某变量进行归类，或者该变量不满足该类别变量的要求，就会导致出错，此时便不能使用parfor。

具体而言，Matlab的parfor循环内的变量可分为以下五类：

matlab parfor 变量分类示意图

1、Loop变量，顾名思义无需多解释。一个限制是循环内不能对循环变量再次赋值：

parfor i = 1:ni = i + 1; % not alloweda(i) = i;
end

2、Sliced变量，是指每个循环只访问该变量的特定位置，具体访问位置跟Loop变量有关。一个比较简单的理解方式是，循环访问变量的位置必须是「固定」「不重合」的。如果该变量是输出变量（即在循环内被赋值），访问还必须是「连续」的（此时只能是Loop变量再加固定的平移量）。该变量不能在循环内动态变换大小。因此有以下的可行以及不可行的情况：

parfor i = 1:nx(i) = a(2*i*i);  % allowed;y(i+2) = a(i) + b(i+1); % allowed;c(i+1) = c(i) + 1; % not allowed;z(2*i) = i; % not allowed;a(i) = [];  % not allowed;a(end+1) = i; % not allowed
end

3、Broadcast变量，是指外部变量，且在循环内未被重新赋值。

4、Reduction变量，该变量遍历所有循环，并且跟运行结果无关。Matlab会自动识别该类变量，并正确输出结果。如下例所示，matlab会按正确顺序输出x2：

x2 = [];
n = 10;
parfor i = 1:nx2 = [x2, i];i,
end

有意思的是，上面这段代码里，i并不一定按照1到10的顺序输出，但x2的结果却必然是1到10。

5、temporary变量，是指循环内的临时变量，且该变量不会通过Loop变量引用（否则该被归类到Sliced变量）。