MathWorksは、MATLABおよびSimulinkの最新バージョン「Release 2018b(R2018b)」の提供を開始したことを明らかにした。

同リリースでは、ディープラーニングの機能を強化。従来の「Neural Network Toolbox」に代わって、新たにエンジニアや科学者にディープニューラルネットワークの設計と実装のためのフレームワークを提供する「Deep Learning Toolbox」が追加。これを活用することで、画像処理、コンピュータビジョン、信号処理およびシステム関連のエンジニアは、MATLABを用いて、複雑なネットワークアーキテクチャをより容易に設計することが可能になるという。

また、ONNXコンバータを用いることで、PyTorch、MxNet、およびTensorFlowといったフレームワークからモデルをインポートおよびエクスポートすることができるようになったため、MATLABで学習されたモデルを他のフレームワークで使用することが可能となったほか、他のフレームワークで学習されたモデルをMATLABに取り込んで、デバッグ、検証、組み込み配布などのタスクを実行することができるようになったという。

さらに、一行のコードでアクセス可能な一連の参照モデルが提供されるほか、「モデルインポーター」により、CaffeおよびKeras-Tensorflowからのモデルの使用も可能になったという。

このほか、 NVIDIA GPUクラウド上のMATLAB Deep Learning Containerと、Amazon Web ServicesおよびMicrosoft Azure用のMATLABリファレンス アーキテクチャでクラウドベンダをサポート。これにより、デスクトップ機能を超えたネットワークトレーニングパフォーマンスを改善できるようになったほか、オーディオ、ビデオ、およびアプリケーション固有のデータストアのGround Truthラベルアプリケーションを含むドメイン固有のワークフローのサポートを拡張したことで、大量の収集データでの作業をより容易かつ高速に行なえるようになったともしている。

加えて、GPU CoderがNVIDIAライブラリをサポートしたことにより、自動調整、レイヤフュージョン、バッファの最小化などの最適化を行なうことで、推定パフォーマンスが改善されたほか、Intel MKL-DNNおよびArm Compute Libraryを使用したIntelおよびArmプラットフォームの導入サポートも追加されたという。

なお、R2018bはすでに同社のWebサイトよりダウンロードすることができる。