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Parallel Computing Toolbox

Tall Arrays并行支持

Tall Arrays并行支持

在您的桌面、MATLAB Distributed Computing Server 和 Spark 集群上利用tall arrays并行处理大数据

支持 GPU 数组

支持 GPU 数组

使用增强的 gpuArray 函数,包括新稀疏迭代解算器 bicg

并行菜单增强功能

并行菜单增强功能

使用并行菜单中的新菜单项配置和管理基于云端的资源

分布式数组中的新数据类型

分布式数组中的新数据类型

使用增强的函数创建以下类型的分布式数组:datetimedurationcalendarDurationstringcategoricaltable

加载分布式数组

加载分布式数组

使用 datastore 并行加载分布式数组

集群配置文件验证

集群配置文件验证

选择要运行的验证阶段以及要使用的 MATLAB worker 数目

对稀疏矩阵的 GPU 支持在

对稀疏矩阵的 GPU 支持在

GPU 上对稀疏矩阵使用增强的 gpuArray 函数

支持分布式阵列

支持分布式阵列

使用增强的 distributed 阵列函数,包括稀疏输入、直接求解程序 (mldivide) 和迭代式求解程序(cgspcg

经 GPU 加速的深入学习

经 GPU 加速的深入学习

使用 Neural Network Toolbox 通过启用 GPU 的加速为图像分类任务训练深度卷积神经网络

启用 GPU 的 MATLAB 函数

启用 GPU 的 MATLAB 函数

使用启用 GPU 的 MATLAB 函数为线性等式、描述性统计以及集合运算等应用加速

启用并行的梯度预估

启用并行的梯度预估

使用梯度和雅可比行列式的并行有限差分估算对 Optimization Toolbox 中更多的非线性求解器加速

Hadoop Kerberos 支持

Hadoop Kerberos 支持

改进对 Kerberos 认证环境中 Hadoop 的支持

提高了数据传输大小限制

提高了数据传输大小限制

在任何使用 MATLAB 作业调度程序簇的作业中,客户端与任何工作进程之间的传输数据最高可达 4GB

Latest Releases

R2016b (版本 6.9) - 2016年9月14日

6.9 版是 Release 2016b 的一部分,它提供了以下增强功能:

  • Tall Arrays并行支持:在您的桌面、MATLAB Distributed Computing Server 和 Spark 集群上利用tall arrays并行处理大数据
  • 支持 GPU 数组:使用增强的 gpuArray 函数,包括新稀疏迭代解算器 bicg
  • 并行菜单增强功能:使用并行菜单中的新菜单项配置和管理基于云端的资源
  • 分布式数组中的新数据类型:使用增强的函数创建以下类型的分布式数组:datetimedurationcalendarDurationstringcategoricaltable
  • 加载分布式数组:使用 datastore 并行加载分布式数组
  • 集群配置文件验证:选择要运行的验证阶段以及要使用的 MATLAB worker 数目

有关详细信息,请参阅发行说明

R2016a (版本 6.8) - 2016年3月3日

6.8 版是 Release 2016a 的一部分,它提供了以下增强功能:

  • 对稀疏矩阵的 GPU 支持在 GPU 上对稀疏矩阵使用增强的 gpuArray 函数
  • 支持分布式阵列:使用增强的 distributed 阵列函数,包括稀疏输入、直接求解程序 (mldivide) 和迭代式求解程序(cgspcg
  • 经 GPU 加速的深入学习:使用 Neural Network Toolbox 通过启用 GPU 的加速为图像分类任务训练深度卷积神经网络
  • 启用 GPU 的 MATLAB 函数:使用启用 GPU 的 MATLAB 函数为线性等式、描述性统计以及集合运算等应用加速
  • 启用并行的梯度预估:使用梯度和雅可比行列式的并行有限差分估算对 Optimization Toolbox 中更多的非线性求解器加速
  • Hadoop Kerberos 支持:改进对 Kerberos 认证环境中 Hadoop 的支持
  • 提高了数据传输大小限制:在任何使用 MATLAB 作业调度程序簇的作业中,客户端与任何工作进程之间的传输数据最高可达 4GB

有关详细信息,请参阅发行说明

R2015b (版本 6.7) - 2015年9月3日

6.7 版是 Release 2015b 的一部分,它提供了以下增强功能:

  • Statistics and Machine Learning Toolbox 中有 90 多个支持 GPU 的函数,包括概率分布、描述性统计和假设检验
  • 其他支持 GPU 的 MATLAB 函数,包括对稀疏矩阵的支持
  • mexcuda 函数,方便编译包含 CUDA 代码的 MEX 文件
  • SLURM 的调度程序集成脚本
  • parallel.pool.Constant 函数,在并行池工作进程上创建常量数据,可在诸如下述并行语言构造中访问: parforparfeval
  • 改进了 Hadoop 2 集群上 mapreduce 的性能

有关详细信息,请参阅发行说明

R2015a (版本 6.6) - 2015年3月5日

6.6 版是 Release 2015a 的一部分,它提供了以下增强功能:

  • 对支持并行池的任何群集上mapreduce功能的支持
  • 具有启用GPU函数的稀疏数组
  • 其他启用GPU的MATLAB函数
  • pagefun 支持GPU上的 mrdivideinv 函数
  • 对启用GPU的线性代数函数的增强
  • 使用MATLAB partition 函数对数据存储进行并行数据读取

有关详细信息,请参阅发行说明

R2014b (版本 6.5) - 2014年10月2日

6.5 版是 Release 2014b 的一部分,它提供了以下增强功能:

  • 在本地 worker 上实现 mapreduce 并行化
  • 新增支持 GPU 的 MATLAB 函数,包括:accumarrayhistccummaxcummin
  • 为 GPU 上 mldivide 提供 pagefun 支持
  • 新增分布式数组的 MATLAB 函数,包括 fft2fftnifft2ifftncummaxcummindiff

有关详细信息,请参阅发行说明