我在Ubuntu上有一台正在运行Intel(R) Core(TM) i5-2410M CPU @ 2.30GHz的笔记本电脑。根据上述处理器的Intel网站（位于here），该处理器有两个内核，可以并行运行4个线程（因为它有2个物理内核，它有4个逻辑内核）
当我启动matlabpool时，它以local配置开头，并表示已连接到2个实验室。我想这意味着它可以并行运行2个线程。难道不知道CPU实际上可以并行运行4个线程吗？
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根据我的经验，local matlabpool配置默认使用机器拥有的物理核心数，而不是逻辑核心数。因此，在您的计算机上，matlabpool仅连接到两个实验室。
但是，这只是一个设置，可以使用以下命令覆盖：
matlabpool poolsize n
其中n是1到12之间的整数，表示您希望Matlab使用的实验数量。
现在我们得到了一些有趣的信息，因为@RodyOldenhuis在评论中提供了一个快速的课程，我有更好的回答。
超线程意味着给定的物理内核可以同时运行两个线程。当然，它们不能同时处理。这个想法更像是这样：如果其中一个线程在将任务分配给核心方面效率很低，那么核心可能会出现一些“停机时间”。第二个线程可以利用这个“停机时间”来完成一些工作。
根据我的经验，Matlab通常可以有效地将线程分配给核心，因此在一个Matlab线程（即一个实验室）中运行它，核心可能只有很少的“停机时间”，因此会非常超线程的优点很少。我的桌面是一个core-i7，有4个物理内核，但有8个逻辑内核。但是，我注意到运行parfor循环与4个实验室和8个实验室之间的差别很小。实际上，由于与初始化额外实验室相关的启动成本，8个实验室通常较慢。
当然，这可能会因其他外部因素而变得复杂，例如您可能同时运行到Matlab的其他程序。
总之，我怀疑即使您可以强制Matlab初始化4个实验室（甚至12个实验室），您也不会看到超过2个实验室的加速，因为Matlab通常在分配时非常有效任务到处理器。