计算MATLAB倒GPU
兼容CUDA de NVIDIA
效应器des计算MATLAB基于GPU兼容CUDA NVIDIA
计算MATLAB倒GPU
MATLAB®vous permet d 'utiliser les GPU NVIDIA®pour accélérer les calcules pour l 'intelligence artificielle, le Deep Learning et d 'autres algorithms qui exigent des calculescomplexsans avoir à être un expert en CUDA®．En实用的MATLAB et并行计算工具箱™，vous pouvez:
- 利用les GPU NVIDIA方向代理MATLAB avec加de 500函数intégrées
- Accéder à plusieurs GPU坐标局，集群计算和云计算工人MATLAB et MATLAB并行服务器™
- Générer du code CUDA指令à partir de MATLAB pour un déploiement sur les data centers, les clouds et les dispositifs embarqués à l 'aide de GPU Coder™
- Générer du code NVIDIA TensorRT™à partir de MATLAB pour obtenir une fail latence et une inférence à haut débit avec GPU Coder
- Déployer des applications d 'intelligence artificielle MATLAB sur des数据中心兼容NVIDIA pour les intégrer aux systèmes d 'entreprise à l 'aide de MATLAB Production Server™
«Notre code existant prenait jusqu ' à 40分钟倒入分析器un seul essai en soufflerie。En utilant MATLAB et un GPU, le temps de计算维护inférieur à une minute。Il nous a fallu 30分钟pour faire函数函数算法MATLAB sur le GPU et nous n 'avons eu besoin d 'aucune编程CUDA de bas niveau。»
克里斯托弗·巴尔，美国宇航局
Développer， étendre等déployer des modèles de深度学习à l 'aide de MATLAB
MATLAB permet à un même utilisateur d 'implémenter un workflow de bout en bout pour développer et entraîner des modèles de Deep Learning à l 'aide de Deep Learning Toolbox™。Vous pouvez ensuite étendre l '徒弟en utilant les资源du云等集群à l 'aide de并行计算工具箱et de MATLAB并行服务器，puis le déployer sur des数据中心ou des dispositifs embarqués à l 'aide de GPU编码器。
Développer le深度学习等应用qui exent des计算复数图形处理器
MATLAB est une platform pour un workflow de bout en bout pour le développement de l 'intelligence artificielle et du Deep Learning。MATLAB提出的输出等应用程序倒输入的方法données d '学徒，可视化等débogage, CNN等déploiement。
利用les资源supplémentaires计算和GPU des ordinateurs de bureau, des云和集群，有代码。
Testez投票者硬件CPU etGPU avec gpuBench．
利用MATLAB sur des GPU avec最小修改au niveau du代码
Exécutez le代码MATLAB sur des GPU NVIDIA en utilant加函数500 MATLAB兼容CUDA。Utilisez les功能兼容GPU dans les工具箱为应用程序告诉le深度学习，le机器学习，la视觉par ordineur等信号特征。并行计算工具箱fournit le type gpuArray, un type de tableau spécial avec plusieurs functions associées qui permeent de réaliser des calculs sur des GPU NVIDIA compatibles CUDA direction depuis MATLAB sans avoir à apprendre à utiliser les bibliothèques de calculate GPU de bas niveau。
Les ingénieurs peuvent utiliser Les resources GPU sans avoir à écrire de code supplémentaire, ce qui leur permet de se centrer sur leurs applications plutôt que sur l 'optimisation des performance。
En utilant des constructuesde languages parallèles对计算的计算的影响。倒entraîner un modèle sur plusieurs GPU, il suffit simplement de modifier une option de l '学徒。
MATLAB vous permet également d 'intégrer vos noyaux CUDA存在程序程序MATLAB无程序程序nécessite de编程C supplémentaire。
Déployer du code CUDA généré depuis MATLAB倒乐déploiement d 'inférence avec TensorRT
Avec GPU Coder, générez du code CUDA optimisé à partir de code MATLAB倒乐深度学习，la vision embarquée et les systèmes自治。Le code généré appleautomatiquement les bibliothèques CUDA de NVIDIA optimisées, y compis TensorRT, cuDNN et cuBLAS, pour s 'exécuter sur des GPU NVIDIA à faible temps de latence et à haut débit。Intégrez le code généré dans votre project sous formme de code source ou de bibliothèques statiques ou dynamques, et déployez-les pour les exécuter sur des GPU tels que NVIDIA Volta®，英伟达特斯拉®， NVIDIA Jetson®et NVIDIA DRIVE®．
有了爱就有了爱
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