R2016b で提供される Version 6.9 では、以下の機能が強化されています。

  • tall 配列の並列サポート: デスクトップ、MATLAB Distributed Computing Server、Spark クラスターで tall 配列を並列で使用してビッグ データを処理
  • GPU 配列のサポート: 新しいスパース反復ソルバー bicg を含む、gpuArray の強化された関数を使用
  • 並列メニューの強化: 並列メニューの新しいメニュー項目を使用して、クラウド ベースのリソースを設定および管理
  • 分散配列の新しいデータ型: 次の分散配列を作成する拡張機能を使用: datetimedurationcalendarDurationstringcategoricaltable
  • 分散配列の読み込み: datastore を使用して分散配列を並列で読み込み
  • クラスター プロファイルの検証: 実行する検証ステージおよび使用する MATLAB ワーカーの数を選択

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。

R2016a で提供される Version 6.8 では、以下の機能が強化されています。

  • スパース行列の GPU サポート: GPU 上のスパース行列向けに強化された関数 gpuArray を使用
  • 分散配列のサポート: 直接ソルバー (mldivide) と反復ソルバー (cgs および pcg) へのスパース入力を含む、強化された配列関数 distributed を使用
  • GPU による深層学習の加速: Neural Network Toolbox を使用して、GPU 対応のイメージ分類タスクの高速化によって深層たたみ込みニューラル ネットワークを訓練
  • GPU 対応 MATLAB 関数: 線形方程式、記述統計および集合演算の GPU 対応 MATLAB 関数を使用してアプリケーションを高速化
  • 並列対応の勾配推定: 勾配およびヤコビの並列有限差分推定によって Optimization Toolbox のより多くの非線形ソルバーを高速化
  • Hadoop Kerberos のサポート: Kerberos 認証環境での Hadoop のサポートを強化
  • データ転送の上限の引き上げ: MATLAB ジョブ スケジューラ クラスターを使用して、ジョブにおいてクライアントとワーカー間で最大 4 GB のデータを転送

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。

R2015b で提供される Version 6.7 では、以下の機能が強化されています。

  • 確率分布、記述統計および仮説検定を含む 90 以上の Statistics and Machine Learning Toolbox の GPU 対応関数
  • スパース行列のサポートを含む、GPU 対応 MATLAB 関数の追加
  • CUDA コードを含む MEX ファイルを簡単にコンパイルできる関数 mexcuda
  • SLURM のスケジューラ統合スクリプト
  • parfor および parfeval などの並列言語構文内でアクセス可能な定数データを並列プール ワーカー上で作成する関数parallel.pool.Constant
  • Hadoop 2 クラスター上の mapreduce のパフォーマンスの向上

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。

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。

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。