La version 6.9, incluse dans la mise à jour 2016b, comporte les améliorations suivantes :

  • Validation du profil de cluster : Sélectionnez les étapes de validation à exécuter ainsi que le nombre de workers MATLAB à utiliser
  • Support parallèle des tableaux tall : Traitez les Big Data avec des tableaux tall en parallèle sur votre ordinateur de bureau, sur MATLAB Distributed Computing Server et sur les clusters Spark
  • Amélioration du menu Parallel : Utilisez les nouveaux éléments du menu Parallel pour configurer et gérer les ressources basées sur le Cloud
  • Nouveaux types de données disponibles dans les tableaux distribués : Utilisez des fonctions améliorées afin de créer des tableaux distribués pour les fonctions suivantes : datetime; duration; calendarDuration; string; categorical; et table
  • Chargement des tableaux distribués : Chargez des tableaux distribués en parallèle à l’aide de la fonction datastore

Pour en savoir plus, reportez-vous aux Notes de mise à jour.

La version 6.8, incluse dans la mise à jour 2016a, comporte les améliorations suivantes :

  • Support des tableaux distribués : Utilisez les fonctions de tableaux distributed, incluant les matrices creuses pour les solveurs directs (mldivide) et itératifs (cgs et pcg)
  • Support de Hadoop Kerberos : Meilleur support de Hadoop dans un environnement certifié Kerberos
  • Augmentation des limites de transfert de données : Transférez jusqu'à 4 Go de données entre le client et les agents pour n'importe quelle tâche utilisant un cluster d'ordonnanceur de tâches MATLAB
  • Intégration d'un ordonnanceur tiers : Obtenez des scripts d'intégration pour les ordonnanceurs tiers (IBM Platform LSF, Grid Engine, PBS et SLURM) depuis MATLAB Central File Exchange plutôt que depuis Parallel Computing Toolbox

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La version 6.7, incluse dans la mise à jour 2015b, comporte les améliorations suivantes :

  • Scripts d'intégration de l'ordonnanceur pour SLURM
  • Performances améliorées de mapreduce sur les clusters Hadoop 2
  • Fonction parallel.pool.Constant pour créer des données constantes dans les pools de workers parallèles, accessibles dans des constructions de langages parallèles telles que parfor et parfeval

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La version 6.6, incluse dans la mise à jour 2015a, comporte les améliorations suivantes :

  • Support de la fonction mapreduce sur n'importe quel cluster supportant les pools parallèles

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La version 6.5, incluse dans la mise à jour 2014b, comporte les améliorations suivantes :

  • Analyse des données sur les clusters Hadoop en utilisant mapreduce
  • Fonctions MATLAB supplémentaires pour les tableaux distribués, notamment fft2, fftn, ifft2, ifftn, cummax, cummin et diff

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