The MathWorks (http://www.mathworks.com/...) stellt eine neue Version der Parallel Computing Toolbox (http://www.mathworks.com/...) vor, die mittels eines verbesserten verteilten Array-Konstrukts, MATLAB-Anwendern eine direkte Nutzung von Daten auf Mehrkerncomputern oder Computerclustern in einer MATLAB-Sitzung bietet. Zusätzlich werden zentrale Algorithmen in der Statistics Toolbox (http://www.mathworks.com/...) und der Communications Toolbox(http://www.mathworks.com/...) jetzt schneller ausgeführt, wenn sie zusammen mit der Parallel Computing Toolbox laufen.
Mit den neuen Funktionen der Parallel Computing Toolbox können Ingenieure und Wissenschaftler hochentwickelte Hardware besser von ihrem Arbeitsplatz aus nutzen. Verteilte Arrays arbeiten gemeinsam mit weiterentwickelten Parallel Computing-Tools von The MathWorks und ermöglichen MATLAB-Anwendern, ohne größere Änderungen am Algorithmus-Code, große Datenmengen auf einem Computer-Cluster oder Mehrkerncomputer zu handhaben.
"Bei immer leistungsfähigeren Hardwaresystemen sehen sich MATLAB-Anwender zunehmend mit datenintensiven Problemen, verbunden mit hochgradig komplexen Daten, konfrontiert", erklärt Silvina Grad-Freilich, Manager of Parallel Computing and Application Deployment Marketing bei The MathWorks. "Um die Vorteile von parallelisierten Anwendungen zum Auswerten umfangreicher Datenmengen nutzen zu können, ergänzen wir unsere Produkte mit der entsprechenden Funktionalität des parallelen Rechnens. Da die Anwender in der MATLAB-Umgebung bleiben können, wird der Workflow bei geringem Kostenaufwand optimiert, was zu schnelleren Ergebnissen führt."
Die Parallel Computing Toolbox kann jetzt mit zwei weiteren Toolboxen von The MathWorks verwendet werden, um den Einsatz bestimmter Algorithmen auf Mehrprozessorhardware zu beschleunigen - ohne dass die Anwender eine Codezeile schreiben oder ändern müssen. Insbesondere wurden Algorithmen in Statistics Toolbox geändert, einschließlich der Bootstrap- und Kreuzvalidierungsalgorithmen. Dies sind Verfahren zum wiederholten Abtasten, für die eine mehrmalige Auswertung statistischer Funktionen bei mehreren Datenproben erforderlich ist. In ähnlicher Weise wurden Algorithmen in der Communications Toolbox geändert, so dass rechenintensive Simulationen von Fehlerraten-Leistungsmodellen parallel ausgeführt werden können. Diese Erweiterungen basieren auf dem vorhandenen Satz von Toolbox-Algorithmen, die parallele Operationen nutzen, wie die der Optimization Toolbox und der Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox.
Mit den neuen Funktionen der Parallel Computing Toolbox können Ingenieure und Wissenschaftler hochentwickelte Hardware besser von ihrem Arbeitsplatz aus nutzen. Verteilte Arrays arbeiten gemeinsam mit weiterentwickelten Parallel Computing-Tools von The MathWorks und ermöglichen MATLAB-Anwendern, ohne größere Änderungen am Algorithmus-Code, große Datenmengen auf einem Computer-Cluster oder Mehrkerncomputer zu handhaben.
"Bei immer leistungsfähigeren Hardwaresystemen sehen sich MATLAB-Anwender zunehmend mit datenintensiven Problemen, verbunden mit hochgradig komplexen Daten, konfrontiert", erklärt Silvina Grad-Freilich, Manager of Parallel Computing and Application Deployment Marketing bei The MathWorks. "Um die Vorteile von parallelisierten Anwendungen zum Auswerten umfangreicher Datenmengen nutzen zu können, ergänzen wir unsere Produkte mit der entsprechenden Funktionalität des parallelen Rechnens. Da die Anwender in der MATLAB-Umgebung bleiben können, wird der Workflow bei geringem Kostenaufwand optimiert, was zu schnelleren Ergebnissen führt."
Die Parallel Computing Toolbox kann jetzt mit zwei weiteren Toolboxen von The MathWorks verwendet werden, um den Einsatz bestimmter Algorithmen auf Mehrprozessorhardware zu beschleunigen - ohne dass die Anwender eine Codezeile schreiben oder ändern müssen. Insbesondere wurden Algorithmen in Statistics Toolbox geändert, einschließlich der Bootstrap- und Kreuzvalidierungsalgorithmen. Dies sind Verfahren zum wiederholten Abtasten, für die eine mehrmalige Auswertung statistischer Funktionen bei mehreren Datenproben erforderlich ist. In ähnlicher Weise wurden Algorithmen in der Communications Toolbox geändert, so dass rechenintensive Simulationen von Fehlerraten-Leistungsmodellen parallel ausgeführt werden können. Diese Erweiterungen basieren auf dem vorhandenen Satz von Toolbox-Algorithmen, die parallele Operationen nutzen, wie die der Optimization Toolbox und der Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox.
