El lenguaje de programación MATLAB es una de las herramientas de cálculo científico más populares, especialmente para resolver problemas de álgebra lineal. La factorización LU es un componente esencial para la solución directa de sistemas de ecuaciones lineales. Este artículo estudió un algoritmo paralelo de aglomeración de columnas de grano grueso en MATLAB para analizar el rendimiento de implementación entre todos los recursos de cálculo disponibles. En este artículo, nos enfocamos en paralelizar el algoritmo de descomposición LU sin pivoteo utilizando eliminación gaussiana en la plataforma MATLAB R2020b. Se realizaron experimentos numéricos para demostrar la eficiencia de la paralelización de la CPU. El rendimiento de los métodos actuales se evaluó comparando la velocidad y precisión de diferentes algoritmos de aglomeración de columnas de grano grueso utilizando diferentes tamaños de matrices. Se implementaron diferentes algoritmos en una CPU Xeon E3-1220 v3 de cuatro núcleos @ 3.10 GHz con 16 GB de memoria RAM.