The MathWorks a annoncé une nouvelle version de sa Parallel Computing Toolbox. Celle-ci propose une structure de tableau distribué améliorée, afin que les utilisateurs accèdent directement aux données stockées sur des ordinateurs multicœur ou des clusters d’ordinateurs à partir de leur session Matlab.
• Les algorithmes clés disponibles dans Statistics Toolbox et Communications Toolbox s’exécutent désormais plus rapidement lorsqu’ils sont associés à Parallel Computing Toolbox.
• Les tableaux distribués et l’ensemble d’outils de calcul parallèle MathWorks qui leur est associé facilitent la manipulation de données volumineuses situées sur un cluster d’ordinateurs ou un ordinateur multicœur, sans modification significative du code des algorithmes.
• Parallel Computing Toolbox s’associe désormais à deux boîtes à outils MathWorks supplémentaires. Cette approche accélère l’exécution d’algorithmes spécifiques sur les matériels multiprocesseur, sans que les utilisateurs écrivent ou modifient une seule ligne de code
• Des modifications ont été apportées aux algorithmes de Statistics Toolbox et, plus particulièrement, aux algorithmes d’amorçage et de validation croisée. Ceux-ci constituent des méthodes de rééchantillonnage qui nécessitent une évaluation répétée des fonctions statistiques sur différents échantillons de données
• Les algorithmes disponibles dans Communications Toolbox ont été modifiés afin d’autoriser l’exécution parallèle de simulations qui portent sur des modèles de performances de taux d’erreur et nécessitent une grande capacité de calcul
• Ces fonctionnalités s’appuient sur l’ensemble existant d’algorithmes de boîte à outils qui exploitent le traitement parallèle, notamment ceux disponibles dans Optimization Toolbox et Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox