Parallel Computing Toolbox

새로운 기능

R2015a (버전 6.6) - 출시 일자 2015년 3월 5일

2015a의 일부인 Version 6.6에는 다음과 같은 향상된 기능이 포함되어 있습니다.

  • 병렬 풀을 지원하는 모든 클러스터에서 mapreduce 함수 지원
  • GPU 지원 함수와 희소 배열
  • 추가 GPU 지원 MATLAB 함수
  • pagefun 은 GPU에서 mrdivideinv 함수를 지원
  • GPU 지원 선형 대수 함수 향상
  • MATLAB partition 함수로 datastore로부터 데이터 병렬로 읽기

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

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R2014b (버전 6.5) - 2014년 10월 2일

2014b의 일부인 Version 6.5에는 다음과 같은 향상된 기능이 포함되어 있습니다.

  • local worker에서의 mapreduce 병렬화
  • accumarray, histc, cummaxcummin을 포함한 추가 GPU 지원 MATLAB 함수
  • GPU의 mldivide를 위한 pagefun 지원
  • fft2, fftn, ifft2, ifftn, cummax, cummindiff를 포함하여 분산 배열을 위한  MATLAB 함수 추가

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

R2014a (버전 6.4) - 2014년 3월 6일

  • local worker 갯수 12개 제한 해제
  • GPU 지원 MATLAB 함수 추가: interp3, interpn, besselj, bessely
  • GPU 지원 Image Processing Toolbox 함수 추가: bwdist, imreconstruct, iradon, radon
  • GPU 지원 MATLAB 함수 개선: 필터(IIR 필터); pagefun(추가 함수 지원); interp1, interp2, conv2, reshape(성능 개선)
  • 작업의 일부 또는 전체를 포함한 기존 작업을 복사
  • 이 툴박스를 통해 로컬로 실행되는 worker(MATLAB 연산 엔진)에서 응용 프로그램을 실행함으로써 멀티코어 데스크탑의 처리 성능을 모두 활용할 수 있습니다. 동일한 응용 프로그램을 코드 변경 없이 컴퓨터 클러스터 또는 그리드 컴퓨팅 서비스에서 실행할 수 있습니다(MATLAB Distributed Computing Server™ 사용). 병렬 응용 프로그램을 대화형 환경에서 실행하거나 batch 스크립트로 실행할 수 있습니다.
  • 로컬로 실행되는 worker를 통해 데스크탑에서 멀티코어 프로세서를 완전히 활용

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

R2013b (버전 6.3) - 2013년 9월 5일

2013b의 일부인 Version 6.3에는 다음과 같은 향상된 기능이 포함되어 있습니다.

  • parpool: MATLAB worker의 parallel pool과의 더욱 쉬운 상호작용을 위한 새로운 명령 라인 인터페이스 matlabpool을 대체함), 데스크탑 표시창 및 기본 설정
  • parfor 또는 spmd를 사용하는 코드를 실행할 때 parallel pool 자동 시작
  • MPI를 사용하지 않고 parallel pool을 시작하는 옵션
  • 더 많은 GPU 지원 MATLAB 함수(예: interp2, pagefun) 및 Image Processing Toolbox 함수(예: bwmorph, edge, imresize, 및 medfilt2)
  • 분산 배열에 사용할 수 있는 추가 MATLAB 함수 지원: permute, ipermute, 및 sortrows

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

R2013a (버전 6.2) - 2013년 3월 7일

2013a의 일부인 Version 6.2에는 다음과 같은 향상된 기능이 포함되어 있습니다.

  • Image Processing Toolbox 및 Phased Array System Toolbox에서 GPU 지원 함수
  • GPU와 사용할 수 있는 추가 MATLAB 함수 지원(interp1 및 ismember 포함)
  • GPU 지원 MATLAB 함수 개선( arrayfun, svd, 및 mldivide (\) 포함)
  • MEX 함수에서 GPU 배열에 포함된 데이터를 조작하고 CUDA 코드를 실행하는 기능
  • 배치 및 대화형 작업 흐름에서의 실행에 필요한 파일을 자동 검출 및 전송

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.