MATLAB使用Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)來優化它的矢量內積、矩陣矢量乘積、矩陣乘積等運算。在Intel處理器上運行的WINDOWS下的MATLAB可使用的BLAS庫有兩種：MKL（The Intel Math Kernel Library）和Automatically Tuned Linear Algebra Software(ATLAS)。
MKL庫中有些函數使用了多線程並行, 用戶可用環境變量OMP_NUM_THREADS來
控制MKL運行時的線程數。MKL庫中除了快速BLAS庫外還包括LAPACK（Linear Algebra Package）, FFT等。ATLAS有單線程C BLAS庫、單線程Fortran BLAS庫、多線程C BLAS庫、多線程Fortran BLAS庫等幾種；單線程與多線程庫的區別在於使用單線程庫時, ATLAS函數內部是串行的(相當於MKL中OMP_NUM_THREADS=1), 而使用多線程庫時, ATLAS的
部分函數中使用了多線程SMP並行(相當於MKL中OMP_NUM_THREADS=2)。ATLAS的資料可從http://math-atlas.sourceforge.net/處獲得。
控制MKL運行時的線程數。MKL庫中除了快速BLAS庫外還包括LAPACK（Linear Algebra Package）, FFT等。ATLAS有單線程C BLAS庫、單線程Fortran BLAS庫、多線程C BLAS庫、多線程Fortran BLAS庫等幾種；單線程與多線程庫的區別在於使用單線程庫時, ATLAS函數內部是串行的(相當於MKL中OMP_NUM_THREADS=1), 而使用多線程庫時, ATLAS的
部分函數中使用了多線程SMP並行(相當於MKL中OMP_NUM_THREADS=2)。ATLAS的資料可從http://math-atlas.sourceforge.net/處獲得。
綜合比較，MKL庫比ATLAS庫性能稍好一點，在多數的運算上兩者打成平手，只有在需要ABS基本運算的運算中MKL比ATLAS性能好，這是因爲MKL可以使用SSE預讀技術來提高速度。
WINDOWS上運行的MATLAB，一直到R14版本（MATLAB7.0）仍然缺省使用ATLAS庫，如果電腦是使用Intel處理器的，可以通過配置改用MKL庫，在一定程度上優化運算性能。我們只需要在“系統”對話框的“高級”面板中點擊環境變量按鍵，彈出“環境變量”對話框，在“系統變量”中增加一個環境變量BLAS_VERSION，設值爲MKL庫文件名mkl.dll。這樣MATLAB啓動時就會使用MKL作爲BLAS庫，並自動根據你的CPU情況選擇具體的MKL庫。當然，你如果對自己的CPU很熟悉，也可不需要MATLAB判斷你CPU情況，在MATLAB安裝目錄/bin/win32/有很多mkl打頭的dll文件，選擇一個你認爲正確的(比如mkl_p4.dll)，把文件名設爲環境變量BLAS_VERSION的值即可。
對於單處理器電腦，多線程運算是沒有什麼好處的，可能還會降低性能。但是現在DUAL CORE雙核電腦已開始普及，而MATLAB實際上仍然默認使用單線程，不能利用雙核的優勢；在WINDOWS中可以通過增加一個環境變量OMP_NUM_THREADS，設值爲2，即可使MATLAB使用雙線程，利用雙核的計算優勢。當然，這樣也只能部分提高MATLAB的運算速度，因爲目前使用的R14版中還有很多是基於單線程的程序，不能利用雙核的優勢，這隻能期望下一版本的MATLAB中加入的並行計算功能來解決了。
