更快的对数函数和指数

Question

我有一个大矩阵A，我需要计算log的值（1 + exp（A））（必须对A的每个元素进行计算 - 是的，这是gumbel分布的期望值） 。经过一些试验和错误，我意识到如果A足够大，那么这就是循环实际上比矢量化更快的情况之一：

N=25000*20;
n=15;

draws=50;
speed_test=ones(draws,2);

A=rand(N*S,n);
C1=A; %Allocate Memory
C2=A; %Allocate Memory

for t=1:draws
    tic; C1=log(1+exp(A)); speed_test(t,1)=toc;

    tic;
    for i=1:n
        C2(:,i)=log(1+exp(A(:,i)));
    end
    speed_test(t,2)=toc;

end

mean(speed_test)

产生mean(speed_test)= 0.1789 0.1689或快6％左右。我想知道是否有人有任何其他建议来加快这个计算？我听说在C（即mex）中执行log和exp等功能可以快得多。