プログラムの改善により、高次かつ密な多項式の乗算、除算、累乗で処理速度が 4 倍以上になっています。メモリ使用は Maple 14 よりも 3/4 以上少なくなっています。

以下、効率のよい乗算、累乗、除算、法演算の例を示します。

f,g := seq(randpoly(x,degree=10^4,dense),i=1..2):

p := CodeTools[Usage](expand(f*g)):

memory used=1.70MiB, alloc change=1.87MiB, cpu time=69.00ms, real time=71.00ms

p := CodeTools[Usage](expand((5*x-3*y)^10000)):

memory used=34.72MiB, alloc change=34.62MiB, cpu time=251.00ms, real time=251.00ms

n := prevprime(2^512):

f := Expand((1+x+y+z+t)^30) mod n:

CodeTools[Usage](Divide(f,1+x+y+z+t,'q') mod n);

memory used=4.79MiB, alloc change=4.75MiB, cpu time=169.00ms, real time=168.00ms

divide は、二番目のコールで見られるように、多項式が割り切れない場合すぐに判定します。

f,g := seq(randpoly([x,y,z],degree=30,terms=3000),i=1..2):

p := expand(f*g):

CodeTools[Usage](divide(p,f,'q'));    # computes quotient

memory used=227.52KiB, alloc change=0 bytes, cpu time=898.00ms, real time=899.00ms

CodeTools[Usage](divide(p+1,f,'q'));  # fails instantly

memory used=0.61MiB, alloc change=0 bytes, cpu time=83.00ms, real time=83.00ms

Grid パッケージは、Maple でマルチプロセスによる並列処理機能を提供します。同一プロセス内の並行なスレッドにより並列処理を行う Threads パッケージとは異なり、Grid パッケージでは別々のカーネル上に計算を展開することができます。

Grid パッケージは Maple グリッド計算ツールボックスで提供される機能の一部で、ローカルコンピュータ上でマルチプロセスによる並列処理を可能にします。グリッド計算ツールボックスは、クラスタまたはネットワーク上の複数のコンピュータにわたり計算を実行したいときに使えます。どちらの場合も同じ API なので変更は不要です。

詳細は Grid をご覧ください。

Threads パッケージに新しい関数 Sleep が加わりました。Sleep は、呼び出し元のスレッドが指定した時間だけ実行を一時停止します。停止中、スレッドは CPU 時間をほとんど使いません。

Threads[Task][Start] 関数に小さな追加があります。Threads[Task][Continue] のように、引数で子タスクを指定することができるようになりました。この引数シーケンスを使うと、継続タスクと子タスクが生成され、継続タスクが戻るのを待ちます。この構文は、ルートタスクが Continue へのコールのみの場合の代わりとなります。

Maple は、CUDA 対応グラフィックスカードを活用し、要所となる計算を加速することができます。

Maple では、Windows と Linux に加え、Macintosh OS X 10.6 でも CUDA による加速への対応を追加しました。詳細は CUDA/対応ハードウェア をご覧ください。