如何在C（MATLAB MEX）中加速绝对损失矩阵的计算？

背景 #

我正在运行蒙特卡洛实验，评估绝对损失函数。由于计算量极大，希望进一步优化代码以提升速度。主代码采用MATLAB编写，但通过MATLAB的MEX功能在C语言中实现损失函数的核心计算。

数学问题定义 #

• 输入矩阵：维度为M×N的矩阵D，其中M约为20000，N的取值为{10, 30, 144}
• 输出向量：维度为M×1的列向量L，其计算逻辑为：对每个索引i，L[i]等于所有j（j遍历1到M）对应的D第j行与第i行逐元素绝对差之和的平均值——先累加每行j与行i的绝对差总和，再将所有j的结果求和，最后除以M得到平均值。

当前C语言实现代码 #

void absolute_loss(double *D, double *L, mwSize cols, mwSize rows)
{

  double aux;
  int i;
  int j;
  int k;
  for (i = 0; i < rows; i++) {
    for (j = 0; j < rows; j++){
      aux = 0;
      for  (k = 0; k < cols; k++) {
        aux = aux + fabs(D[j + rows * k] - D[i + rows * k]);
      }
      L[i] = L[i] + aux;
    }
  }

  for (i = 0; i < rows; i++) {
    L[i] /= rows;
  }
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者andro1666