La nueva versión de Parallel Computing Toolbox simplifica el acceso a grandes conjuntos de datos

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The MathWorks anuncia una nueva versión de Parallel Computing Toolbox con mejoras en la creación de matrices distribuidas que permiten a los usuarios de MATLAB acceder directamente desde una sesión de MATLAB a datos almacenados en ordenadores multinúcleo o en un cluster de ordenadores. Además, ahora los algoritmos principales de Statistics Toolbox y de Communications Toolbox se ejecutan más rápidamente cuando se usan con Parallel Computing Toolbox.

Con estas nuevas funciones, los ingenieros y los científicos pueden hacer mejor uso de hardware avanzado directamente desde sus escritorios. Las matrices distribuidas y la mejora de las herramientas de paralelización de The MathWorks que las usan, permite a los usuarios de MATLAB manipular fácilmente y sin cambios significativos en el código del algoritmo, grandes conjuntos de datos que residen en un cluster de ordenadores o en un ordenador multinúcleo.

Parallel Computing Toolbox se puede usar ahora con dos conjuntos adicionales de herramientas de The MathWorks para acelerar algoritmos específicos en hardware multiproceso sin que los usuarios necesiten escribir ni modificar ni una línea de código. En particular, se han modificado los algoritmos de Statistics Toolbox, incluidos los algoritmos de bootstrap y de cross-validation, que son métodos de remuestreo que usan repetidamente la evaluación de funciones estadísticas sobre múltiples muestras de datos. De forma similar, los algoritmos de Communications Toolbox han sido modificados para que se puedan ejecutar en paralelo simulaciones intensivas de modelos de rendimiento de tasa de error. Estas mejoras se implementaron en el conjunto de algoritmos de las herramientas que aprovechan las operaciones en paralelo, como las de Optimization Toolbox y las de Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox.

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