MATLAB तेजी से प्रशिक्षण, सत्यापन, और गहरी शिक्षण मॉडल की तैनाती के लिए एक पूरा कार्यप्रवाह प्रदान करता है। इंजीनियर्स नई GPU सांकेतिक शब्दों में बदलनेवाला के साथ, GPU के संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं अतिरिक्त प्रोग्रामिंग आपरेशन के बिना, तो आप आवेदन ही नहीं बल्कि प्रदर्शन ट्यूनिंग की तुलना में पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। NVIDIA TensorRT एकीकरण विकसित किया जा सकता है ताकि MATLAB, कम विलंबता और उच्च throughput ढंग से शिक्षण मॉडल की गहराई NVIDIA GPU पर तैनात रन। आंतरिक मानक दिखाने के लिए, MATLAB उत्पन्न CUDA TensorRT के साथ संयोजन में कोड, सीखने अनुमान गहराई तैनाती मॉडल जब Alexnet , 5 बार प्रदर्शन TensorFlow उच्च की तुलना में अधिक; गहराई से अध्ययन तर्क VGG -16 मॉडल तैनाती प्रदर्शन * 1.25 गुना TensorFlow से अधिक है।
आदेश में बेहतर प्रदर्शन और कृत्रिम बुद्धि समाधान में अनुसंधान की दक्षता को बढ़ावा देने के 'छवि, आवाज, सेंसर और हालात (IOT) की इंटरनेट तकनीकी टीम का विकास। इसके अलावा, मॉडल सीखने की गहराई जो सभी के साथ इंजीनियरों दिया और अधिक जटिल हो जाते हैं, जबरदस्त दबाव है, 'डेविड रिच MathWorks निदेशक ने कहा।' अब, टीम MATLAB प्रशिक्षण गहरी शिक्षण मॉडल का उपयोग कर सकते, NVIDIA GPU वास्तविक समय तर्क इस तरह के डेटा सेंटर के लिए बादल से एम्बेडेड बढ़त उपकरणों के रूप में वातावरण की एक किस्म के लिए तैनात किया जा सकता है। '