Parallel Computing Toolbox

新着情報

R2015a (バージョン 6.6) - リリース日 2015年3月5日

R2015a で提供される Version 6.6 では、以下の機能が強化されています。

  • 並列プールをサポートする任意のクラスターでの関数 mapreduce のサポート
  • GPU 対応関数でのスパース配列の使用
  • GPU 対応 MATLAB 関数の追加
  • GPU上の pagefun で関数 mrdivide および inv をサポート
  • GPU 対応の線形代数関数の強化
  • MATLAB 関数 partition を使用したデータ ストアからのデータの並列読み取り

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

以前のリリース

R2014b (バージョン 6.5) - 2014年10月2日

R2014b で提供される Version 6.5 では、以下の機能が強化されています。

  • ローカル ワーカーに対する mapreduce の並列化
  • GPU に対応した MATLAB の追加の関数: accumarrayhistccummaxcummin
  • GPU に対する mldividepagefun サポート
  • fft2fftnifft2ifftncummaxcummin、および diff など、分散配列のための MATLAB 関数の追加

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

R2014a (バージョン 6.4) - 2014年3月6日

R2014a で提供される Version 6.4 では、以下の機能が強化されています。

  • ローカル ワーカー数は 12 に限定されなくなりました
  • GPU に対応した MATLAB の追加の関数: interp3interpnbesseljbessely
  • GPU に対応した Image Processing Toolbox の追加の関数: bwdistimreconstructiradonradon
  • GPU に対応した MATLAB の関数の機能強化: filter (IIR filters)、pagefun (追加の関数をサポート)、interp1interp2conv2reshape (パフォーマンスの向上)
  • タスクの一部または全部を含めた既存のジョブの複製
  • このツールボックスでは、ローカルで実行されるワーカー (MATLAB 計算エンジン) 上でアプリケーションを実行することにより、マルチコア デスクトップの処理能力をフル活用できます。また、コードを変更することなく、同一アプリケーションをコンピューター クラスターやグリッド コンピューティング サービスで実行することが可能です (MATLAB Distributed Computing Server™ が必要)。並列アプリケーションは、対話型で実行するか、バッチ ジョブとして実行することもできます。
  • ローカルで実行されるワーカーを使用してデスクトップのマルチコア プロセッサをフル活用

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

R2013b (バージョン 6.3) - 2013年9月5日

R2013b で提供される Version 6.3 では、以下の機能が強化されています。

  • parpool: MATLAB ワーカーの並列プールを簡単に操作するための新しいコマンドライン インターフェイス (matlabpool の後継)、デスクトップ インジケーターおよび設定
  • parfor または spmd を使用したコードを実行する際の並列プール起動の自動化
  • MPI を使用せずに並列プールを起動するオプション
  • その他の GPU 対応 MATLAB 関数 (interp2pagefun など) および Image Processing Toolbox 関数 (bwmorphedgeimresizemedfilt2 など)
  • 分散配列に対応するその他の MATLAB 関数: permuteipermute および sortrows

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。

R2013a (バージョン 6.2) - 2013年3月7日

R2013a で提供される Version 6.2 では、以下の機能が強化されています。

  • Image Processing Toolbox と Phased Array System Toolbox の GPU 対応関数
  • GPU に対応した MATLAB 関数の追加 (interp1ismember など)
  • GPU 対応 MATLAB 関数の機能強化 (arrayfun, svd,mldivide (\) など)
  • MEX 関数を使用した CUDA コードの起動と GPU 配列に格納されたデータの操作
  • バッチ ワークフローと対話型ワークフローの両方における実行に必要なファイルの自動検出および転送

詳細につきましては、 リリース ノート (英語) をご覧ください。