并行环境设置。跑步需要时间parpool开始并行计算如果您的计算速度很快，那么设置时间可以超过并行计算所节省的时间。

并行开销。当并行运行时，在通信和协调方面有开销。如果函数的计算速度很快，那么这个开销可能是总计算时间中相当大的一部分。因此，并行解决问题比串行解决问题要慢。有关示例，请参见利用并行计算提高优化性能在MATLAB^®文摘，2009年3月。

没有嵌套parfor循环。这在使用parfor．parfor当从另一个内部调用时，不并行工作parfor循环。如果您已经编写了自定义函数来利用并行处理，则没有嵌套的限制parfor循环会导致并行函数比预期的运行速度慢。

当串行执行时，parfor循环运行速度略慢于为循环。

传递参数。在并行计算执行期间，参数会自动传递给工作会话。如果有很多参数，或者它们占用大量内存，传递参数会降低计算的执行速度。

资源争夺:网络和计算。如果工作者池具有低带宽或高延迟，并行计算可能会变慢。

持久变量或全局变量。如果任何函数使用持久变量或全局变量，这些变量在不同的工作处理器上可以取不同的值。身体parfor循环不能包含全局变量或持久变量声明。

访问外部文件。并行处理期间计算的顺序不能保证，因此外部文件可能以不可预知的顺序访问，从而导致不可预知的结果。此外，如果多个处理器试图同时读取一个外部文件，该文件可能会被锁定，导致读取错误并停止函数执行。

非计算函数，例如输入，情节,键盘，在自定义函数中使用时可能表现不佳。不使用这些函数在parfor循环，因为它们会导致工作线程变得无响应，因为它正在等待输入。

parfor不允许打破或返回语句。

使用的随机数会影响计算结果。看到并行统计计算的再现性．