Fftn Matlab становится медленнее с многопоточностью?

У меня есть доступ к 12-ядерной машине и некоторому коду Matlab, который сильно зависит от fftn. Я хотел бы ускорить свой код.

Поскольку FFT можно распараллелить, я думаю, что больше ядер поможет, но я вижу обратное.

Вот пример:

X = peaks(1028);

ncores = feature('numcores');
ntrials = 20;

mtx_power_times = zeros(ncores,ntrials);
fft_times = zeros(ncores, ntrials);

for i=1:ncores
    for j=1:ntrials

        maxNumCompThreads(i);

        tic;
        X^2;
        mtx_power_times(i,j) = toc;

        tic
        fftn(X);
        fft_times(i,j) = toc;

    end
end

subplot(1,2,1);
plot(mtx_power_times,'x-')
title('mtx power time vs number of cores');

subplot(1,2,2);
plot(fft_times,'x-');
title('fftn time vs num of cores');

Что дает мне это:

Ускорение матричного умножения отличное, но похоже, что мои fft идут почти в 3 раза медленнее, когда я использую все свои ядра. Что происходит?

Для справки, моя версия 7.12.0.635 (R2011a).

Редактировать: На больших 2D-массивах, использующих 1D-преобразования, возникает та же проблема:

Редактировать: проблема заключается в том, что fftw не видит ограничение потока, которое накладывает maxNumCompThreads. Я заставляю весь процессор работать на полной скорости, независимо от того, что я установил для maxNumCompThreads.

Итак... есть ли способ указать, сколько процессоров я хочу использовать для fft в Matlab?

Изменить: Похоже, я не могу сделать это без тщательной работы с файлами .mex. http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/35088-how-to-control-number-of-threads-in-fft есть ответ. Было бы неплохо, если бы у кого-то было легкое решение...