并行计算工具箱(THE MATHWORKS)

The MathWorks 近日宣布推出新版 Parallel Computing Toolbox（并行计算工具箱），该版本提供了改进的分布式数组，可以让 MATLAB 用户直接访问多核计算机或计算机集群上存储的 MATLAB 进程数据。此外，Statistics Toolbox（统计工具箱） 和 Communications Toolbox（通信工具箱） 中的关键算法与 Parallel Computing Toolbox 一起运行时的执行速度会更快。

借助 Parallel Computing Toolbox 中的新功能，工程师和科学家们可以在桌面环境下更有效地使用高级硬件平台。分布式数组和与其一起使用的改进型 MathWorks 并行计算工具集可以帮助 MATLAB 用户轻松地操作计算机集群或多核计算机上的大规模数据集，而无需对算法代码做很大的改动。

“随着硬件系统的功能变得更加强大，MATLAB 用户将面临越来越多的数据密集型问题，而这些问题都涉及到相当复杂的数据集”，The MathWorks 公司并行计算和应用发布的技术市场部经理 Silvina Grad-Freilich 说。“将并行计算功能添加到我们的产品中以后，用户就可以更加得心应手地利用并行应用程序的优势来处理大规模数据集了。另外，由于用户仍旧可以处于 MATLAB 环境，因此成本很低，工作流程也得到简化，从而可以更快地得出结果。”

Parallel Computing Toolbox 与MathWorks 其他工具箱一起使用，可实现加速在多处理器硬件环境下的特定算法，且无需用户编写或修改代码。具体来说，Statistics Toolbox 中的 bootstrap自举法 和cross validation交叉验证算法得到了修改，这些算法是重采样方法，需要重复评估多个样本数据的统计功能。同样，Communications Toolbox 中的算法也得到了修改，现在可以并行运行错误率性能模型的计算型密集仿真。这些增强功能以并行操作的现有工具箱算法集为基础，例如 Optimization Toolbox （优化工具箱）和 Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox （遗传算法和直接搜索工具箱）中的算法。