MATLABは、高速トレーニング、検証、および深い学習モデルを展開するための完全なワークフローを提供します。あなたは、アプリケーション自体ではなく、パフォーマンスチューニングに集中できるようにエンジニアは、追加のプログラミング動作せずに、GPUリソースを使用することができます。新しいGPUコーダとNVIDIA TensorRT MATLABでモデルを学習の深さ、低レイテンシと高スループットの方法は、NVIDIA GPU上で実行を展開するように統合を開発することができる。内部ベンチマークが示す、MATLABのコードが生成されたCUDA TensorRTとの組み合わせで、ときAlexnet推論深展開モデルを学習します、パフォーマンスTensorFlow高よりも5倍高い;深さの調査推論VGG-16モデルの展開性能* TensorFlowよりも1.25倍高いです。
「人工知能ソリューションの研究の優れたパフォーマンスと効率性を促進するために、画像、音声、センサーやモノのインターネット（IOT）技術チームを進化。また、学習モデルの深さがより複雑になる、とエンジニアを与えたすべては途方もない圧力に、「デビッド・リッチのMathWorksディレクターは言った。」今、チームはMATLABのトレーニング深い学習モデルを使用することができ、NVIDIA GPUリアルタイムの推論は、にデータセンターにクラウドから、このような組み込みエッジデバイスなどのさまざまな環境に展開することができます。 "