一、parpool关闭
在Matlab中，当使用完毕parpool函数时，需要将它关闭以释放资源，这个可以使用delete命令来完成。
% 示例代码：
pool = gcp('nocreate');
delete(pool);
以上代码首先获取当前的parpool，然后使用delete命令关闭parpool。
二、parpool(20)的使用
使用parpool函数创建一个含20个工作线程的parpool，示例代码如下：
% 示例代码： parpool(20);
这里的数字20表示工作线程的数量。通常，parpool的数量应该与计算机上可用的处理器数量相同，以充分利用计算机的资源。
三、parpool用法
在Matlab中，可以通过gcp函数创建一个parpool，示例代码如下：
% 示例代码： pool = gcp;
这里的gcp表示“获取当前的parpool”，如果当前没有可用的pool，则会自动为您创建一个。使用这个命令可以非常轻松地创建和管理parpool，无需手动编写复杂的代码。
四、parpool函数
在Matlab中，parpool函数可以让程序在多个处理器上并行执行代码，从而提高程序的执行效率，示例代码如下：
% 示例代码：
parfor i = 1:100
% 执行耗时很长的任务
end
这里的parfor也是一个非常重要的关键字，它让程序知道在进行循环迭代时需要并行执行任务，从而充分利用多核处理器的优势。
五、parpool 核心 线程
在Matlab中，每个parpool都由多个核心线程组成，这些线程并行执行代码，在大型程序中可以显著提高性能，示例代码如下：
% 示例代码：
parpool('local', 4);
parfor i = 1:100
% 执行耗时很长的任务
end
delete(gcp);
这里的'local'表示使用本地处理器，4表示使用4个核心线程。在这个示例中，首先创建一个parpool，然后使用parfor循环并行执行任务，在任务执行完毕后关闭parpool。
六、parpool函数 Matlab
在Matlab中，可以使用parpool函数创建并行池，示例代码如下：
% 示例代码：
parpool('local', 8);
这里的'local'表示使用本地处理器，8表示创建8个核心线程。使用这个命令可以轻松地创建并行处理池，从而提高程序执行效率。
七、parpool for多只能调用8核
在Matlab中，使用parpool进行处理时，需要注意并行处理的核心数量，最多只能使用8个核心，超过8个以后将会出现性能下降的问题，示例代码如下：
% 示例代码：
parpool('local', 8);
parfor i = 1:100
% 执行耗时很长的任务
end
delete(gcp);
在这个示例中，使用8个核心线程进行并行处理，可以最大程度地提高程序的执行效率。
八、parpool('gpu',12)选取
在Matlab中，可以使用parpool命令在GPU上执行代码，从而提高程序的执行效率，示例代码如下：
% 示例代码：
parpool('gpu',12);
这里的'gpu'表示使用GPU处理器，12表示使用12个GPU核心线程。对于计算密集型的程序，使用GPU处理器可以大大缩短程序运行的时间。
总结
在Matlab中，parpool函数可用于在多个处理器上并行执行代码，从而提高程序的执行效率。无论是在本地处理器上还是在GPU上，使用parpool都可以最大程度地利用计算机的资源，提高程序执行的效率。
