欧巴不知道你值的是那些操作，如果是乘法，算法所限，你不可能有本质的提高。又比如求逆，相信广大屌丝程序员立马会意识到：高斯-乔丹，小于五阶用伴随除矩阵以行列式，然后用SSE优化浮点速度。想再快就得去翻论文了，可是matlab那群鸟人，就是写论文的人，他们的数学知识是我等码农无法相比的，而matlab十几年前就在做SSE优化。你唯一能做的就是算法上的突破，一旦逆袭高斯-乔丹算法，你必将为国争光，名垂青史。
不过作为一个屌丝，你得明白，必须要抓住一切机会逆袭，因为题目只要求快，其他的限制一概没有，而matlab好像只有在特定情况下，才会有并行支持，所以逆袭计划如下：
1 去换块好的显卡，最好是geforce泰坦.
2 去下个opencl
3 把数据发到泰坦上，开个1000条线程算，就用最通用G-J算法好了。
4 完爆matlab。
其实在着色器里算，更快，因为着色器对程序的控制流程有一定限制，目的就是为了速度，而且着色器的并行程度比matlab高。
当然你也许会问，你这屌丝都懂的问题，别人matlab怎么可能不知道？他们还真知道，不过matlab需要支持任意精度，而且他不知道你啥时候需要并行，啥时候不需要，也不知道你的显卡是啥。至于最新的matlab版本是否支持基于GPU的并行计算，这个俺也不知道，好久没玩过了。如果支持的话，你就省事了。
其实你可以去关注一下并行计算的三方库，特别是那些支持OpenCL的。

c++中进行矩阵运算如何才能比matlab快？