parfor 是并行循环计算多重循环的嵌套，只能在其中一层循环使用parfor并行计算，因为parfor就是让几个worker同时干活，比如一个循环中，i=1:30,那么一个worker做i=1:5,一个做i=6:10····不同的循环变量之间完全独立，所以当然可以一起干活，在里面在嵌套parfor,相当于把里面的工作还要分给6个人，很容易混乱不清，出现问题，如果再继续嵌套就更没法独立地界限清晰地并行工作了。

1. 在命令行中输入ver查看是否有“并行计算工具包”，
   
   里面有Parallel Computing Toolbox 这个包说明该matlab是可以进行并行计算的。

2. 查看CPU核数，点开资源管理器，
   
   可以看到我的电脑是4核8线程的。

3. 知道内核数后就可以编写以下程序

CoreNum=6; %设定机器CPU核心数量
if isempty(gcp('nocreate')) %如果并行未开启
    parpool(CoreNum);
end

显示这样后说明成功了

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 4).

4. 测试
   1）测试串行

tic
for i=1:4, c(:,i) = eig(rand(1000)); end
toc

2)测试并行

CoreNum=4; %设定机器CPU核心数量
if isempty(gcp('nocreate'))
    parpool(CoreNum);
end
tic
parfor i=1:4
    c(:,i) = eig(rand(1000));
end
toc

5.结果

快了一丢丢

6.使用提示
通常将parfor放到最外层的循环, 也不是一定要放在最外面，如果里面那层运算量很大，外面那层基本没什么运算，放在里面也可以的，总之哪里运算量大并且可以不交叠地的分开，就在哪里用parfor将循环迭代分组，那么每个worker执行迭代的一部分。当迭代耗时很长的时候parfor循环也是有用的，因为workers可以同时执行迭代，但是当你的CPU的利用率如果已经达到了100%，此时你这种并行是没有意义的，速度不会加快的。另外这个博客上指出了Matlab的parfor的使用条件即：

1）大量的简单计算的循环。
2）大量或少量的复杂计算的循环
3）各个任务之间不会出现数据的依赖，比如说循环内部的变量之间不要存在数据传递等等。

应该是一个项目中只用一个parfor，一般是最外面那个，子函数里面的循环千万不要也写parfor哦，即parfor不可嵌套，不然会报错，并行计算的原理是循环之间是没有任何重叠的，，没有数据传递和交叠。所以本质上是把parfor end之间的所有代码打包成了一个没有返回值的函数。如果你想把在parfor中计算出来的变量继续在parfor外使用，则应采用sliced variable, 也就是用Var(index)或Var{index}来保存。但要切记，保存到的值只能在parfor外继续使用，如果尝试在parfor内继续使用的话，系统会报错。

parfor一般用在主函数中，用在类或者警告中会弹警告，并不会加快程序速度。

参考文献1
参考文献2