在MATLAB这一强大的数值计算和数据可视化软件环境中，其对并行计算与并联处理技术的深度支持极大地提升了大规模科学运算任务执行效率。本文将深入探讨MATLAB中所采用的并行架构以及相关功能。
首先，在MATLAB内部集成了Parallel Computing Toolbox（PCT），为用户提供了一套完整的分布式、多线程及GPU加速环境下的并行解决方案。通过创建并管理多个worker实例或者利用计算机集群资源，用户可以轻松实现算法或模型的大规模并行化运行，并且无需关注底层通信细节，大大简化了并行编程流程。
对于单机内的共享内存并行机制，MATLAB提供了一系列基于“parfor”循环结构的功能来替代传统的"for"循环进行迭代计算。“parfor”能够智能地分配工作到所有可用的核心上同时执行，从而显著提高程序速度。此外，“spmd”(single program multiple data)语句则允许在同一段代码内以并发方式独立操作不同的分区数据。
而在分散式记忆系统下，MATLAB可通过建立Laboratory Data Sharing (LDS)，即所谓的数据中心节点的方式，实现在不同物理机器间的协同作业。这种模式特别适用于大数据量分析场景，各个worker可以在本地存储一部分全局数据并在需要时与其他workers交换结果，有效降低了网络传输负担。
至于硬件级并行优化方面，MATLAB亦提供了对接CUDA和Intel MKL等平台的支持，使得特定类型的密集型矩阵运算是能在图形处理器(GPU)或其他高性能矢量化引擎上高效完成，进一步释放强大算力潜能。
总的来说，无论是在桌面工作站还是大型服务器集群环境下，MATLAB凭借自身完善的并行计算框架和技术手段赋能科研工作者们快速构建适应各类复杂度需求的应用方案，充分发挥现代多核/众核体系结构的优势，解决实际工程问题的同时也极大缩短研发周期。从简单的函数并行调用直至复杂的流水线设计，都体现出MATLAB在此领域无处不在的强大实力及其致力于提升用户体验的决心。
