Der größte Nachteil dieser Methode ist, daß man ermitteln muß, an welchen Stellen ein Programm überhaupt viel Rechenzeit benötigt. Dazu ist eine intensive Analyse des Programms erforderlich. Nur wenn der größte Teil des Rechenaufwandes an wenigen Stellen konzentriert ist, ist eine Optimierung ohne größeren Eingriff in das Programm möglich. Auch eine vermeintliche Optimierung an Stellen, die eigentlich nur wenig Rechenzeit benötigen, ist nachteilig, da wegen des zusätzlichen Aufwandes für die Kommunikation etc. die Bearbeitungsgeschwindigkeit sinkt.
Ein weiteres Problem dieser Lösung ist der Speicherbedarf. Da Matlab von sich aus schon bei jedem Funktionsaufruf eine Kopie aller Parameter erzeugt und außerdem noch eine weitere Kopie für die Kommunikation per shared memory erforderlich ist, steigt der Speicherbedarf erheblich an.