The MathWorks 近日宣布推出新版 Parallel Computing Toolbox（并行計算工具箱），該版本提供了改進的分布式數(shù)組，可以讓 MATLAB 用戶直接訪問多核計算機或計算機集群上存儲的 MATLAB 進程數(shù)據(jù)。此外，Statistics Toolbox（統(tǒng)計工具箱） 和 Communications Toolbox（通信工具箱） 中的關鍵算法與 Parallel Computing Toolbox 一起運行時的執(zhí)行速度會更快。

借助 Parallel Computing Toolbox 中的新功能，工程師和科學家們可以在桌面環(huán)境下更有效地使用高級硬件平臺。分布式數(shù)組和與其一起使用的改進型 MathWorks 并行計算工具集可以幫助 MATLAB 用戶輕松地操作計算機集群或多核計算機上的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，而無需對算法代碼做很大的改動。

“隨著硬件系統(tǒng)的功能變得更加強大，MATLAB 用戶將面臨越來越多的數(shù)據(jù)密集型問題，而這些問題都涉及到相當復雜的數(shù)據(jù)集”，The MathWorks 公司并行計算和應用發(fā)布的技術市場部經(jīng)理 Silvina Grad-Freilich 說。“將并行計算功能添加到我們的產(chǎn)品中以后，用戶就可以更加得心應手地利用并行應用程序的優(yōu)勢來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集了。另外，由于用戶仍舊可以處于 MATLAB 環(huán)境，因此成本很低，工作流程也得到簡化，從而可以更快地得出結果。”

Parallel Computing Toolbox 與MathWorks 其他工具箱一起使用，可實現(xiàn)加速在多處理器硬件環(huán)境下的特定算法，且無需用戶編寫或修改代碼。具體來說，Statistics Toolbox 中的 bootstrap自舉法 和cross validation交叉驗證算法得到了修改，這些算法是重采樣方法，需要重復評估多個樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計功能。同樣，Communications Toolbox 中的算法也得到了修改，現(xiàn)在可以并行運行錯誤率性能模型的計算型密集仿真。這些增強功能以并行操作的現(xiàn)有工具箱算法集為基礎，例如 Optimization Toolbox （優(yōu)化工具箱）和 Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox （遺傳算法和直接搜索工具箱）中的算法。

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