我在运行MS Windows Server 2008 R2 Enterprise V 6.1（SP1）的服务器上安装了MATLAB R2017A，基准结果很糟糕：
bench
3.6424 0.5267 0.2114 5.0303 1.5557 3.4980
[columns = lu，fft，ode，稀疏，2-d，3-d]
请注意，LU和稀疏特别慢。
服务器具有此硬件：CPU：Intel Xeon E7320 @ 2.13GHz（4个物理处理器，16逻辑）128 GB RAM64位操作系统
MATLAB版本：9.2.0.556344（R2017A）Java版本：Java 1.7.0_60-B19带有Oracle Corporation Java Hotspot（TM）64位服务器VM混合模式。
服务器上还有其他用户可以在线上进行在线，但我可以看到他们没有强调系统并验证了这些运行时间是稳定的（过去一周已经多次测试。
我的问题是这样的：MATLAB依赖的其他库可能是"错误的"？我在类似但较新的服务器上还有另一个类似的设置，该设置使基于规格更接近我期望的基础。我想知道它是否使用"错误"线性代数模块或其他内容。
替代说明我知道MATLAB在特定的AMD Opteron CPU上运行非常慢（我碰巧在Matlab上使用了此类服务器，链接https://se.mathworks.com/Matlabcentral/Answers/33939基于AMD的罚款 - 计算机）。英特尔Xeon E7320是否有可能是类似的问题？
编辑：Xeon E7320 ，如Peter所建议。
更新：我不确定MATLAB的bench是否仅利用单个CPU核心，多个CPU内核，或者还利用GPU（OpenCL/CUDA）。如果它可以使用GPU加速度，那将使巨大差异。（尤其是如果您在"慢速"服务器中根本没有一个）。
在评论中讨论的那样，在某些基准测试中，双核Sandybridge笔记本电脑的速度快10倍，但在其他一些组件上只能快2或1.5倍。（但是我不确定MATLAB的版本是否受到控制；您链接的该线程提到MATLAB的不同版本在其bench中做不同数量的工作）。
剩下的答案是为了假设您的测试利用所有CPU内核（否则使用旧的多核机就没有意义）。但是不考虑GPU。
我认为您的CPU实际上是基于65nm Core2的Xeon E7320，而不是" E3720"（没有Google Hits）。您在比较什么？您的Tigerton CPU是古老的（大约10年），当然它们很慢。（Tigerton与Conroe/Merom，第一代Core2）。
与现代CPU相比，您的内存带宽和缓存速度非常低，并且仅具有SSSE3，而不是AVX或FMA。这些CPU没有内置的内存控制器，因此所有4个插座都通过单独的1066MHz前侧总线共享内存控制器集线器（MCH）。内存带宽不会随插座数量扩展，并且不是很好。多年来，内存带宽的增长速度比每核性能的速度快。根据该链接，一个四核16核Tigerton（像您一样）比四核8核Barcelona Opteron好。对于有CPU结合的工作量来说还不错，但是绑定内存的工作负载会很糟糕。
以及低时钟速度，比现代CPU的时钟速度要慢得多。idk当时应该是什么样（我在这里使用[performance]标签，而不是MATLAB），但是3GHz四核i5或i7 haswell/skylake台式机或高功率笔记本电脑完全合理的是比您更快16核恐龙机。
（实际上，该基准是否会随着内核的数量扩展吗？如果没有，则单线内存带宽可能真的不好。）
Sandybridge（包括所有代码，包括非SIMD工作负载）发生了很大的进步，并且在您的机器和现代CPU之间还有其他几个较小的跳跃。SNB可以每个时钟运行2个加载说明，而1对于以前的Intel（例如您的Core2）。
。对于优化库的FP特定内容，将利用X86 ISA扩展名很重要：AVX将SIMD矢量宽度加倍，将FLOPS翻倍（在具有全宽宽执行单元的Intel CPU上）。FMA对MUL 添加了一项指令，可能会加倍拖鞋。微构造的改进也很重要：Haswell具有两个FMA单元，而较早的CPU具有一个FP加法器和一个FP乘数，再次可能会增加一倍。只有连续的内存和高计算与内存工作负载才能充分利用这一点，例如一个密集的matmul，但在这种情况下，Haswell Core的工作与8个Tigerton内核一样多。
我假设MATLAB可以利用AVX FMA，如果CPU拥有它。
和顺便说一句，不仅是16个"逻辑"处理器。您没有超线程，因此您有一个4个插入系统，带有四个四核CPU，可容纳16个物理内核。（根据Wikipedia的说法，这些"四核"芯片实际上是同一包中的两个单独的双核模具。
因此，就需要相互通信的物理芯片数量而言，有8个（每个包装中有两个）。到达其他CPU是很多啤酒花，因此芯之间的同步比单盘四核要昂贵。（甚至比带有一对18核CPU之类的现代双插座Xeon盒子更糟）。
请注意，高延迟到内存也可能会损害内存带宽：有关优化Memcpy/Memset的答案的"延迟绑定平台"一部分以及商店带宽如何在Intel CPU中工作。