MATLAB fornece um fluxo de trabalho completo para formação rápida, validação e implantação de modelo de aprendizagem profunda. Os engenheiros podem usar os recursos da GPU, sem operação de programação adicional, para que possa concentrar-se no próprio aplicativo, em vez de ajuste de desempenho. NVIDIA TensorRT com a nova GPU Coder integração pode ser desenvolvido de modo a que a profundidade do modelo de aprendizagem em MATLAB, baixa latência e modo de elevado rendimento implantado funcionamento em GPU NVIDIA. referências internas mostram, MATLAB código em combinação com a CUDA TensorRT gerado, aprendizagem modelo de implantação profundidade inferência quando Alexnet , 5 vezes maior do que o desempenho TensorFlow alta; desempenho implantação profundidade estudo raciocínio VGG-16 modelo * 1,25 vezes maior do que TensorFlow.
'Imagem, voz, sensores e da Internet das Coisas (Internet das coisas) equipe técnica Evoluindo a fim de promover um melhor desempenho e eficiência da investigação em soluções de inteligência artificial. Além disso, a profundidade de modelos de aprendizagem se tornam mais complexos, os quais deram engenheiros com a tremenda pressão 'disse o diretor David rico MathWorks.' agora, a equipe pode usar o treinamento MATLAB modelo de aprendizagem profunda, NVIDIA GPU raciocínio em tempo real pode ser implantado em uma variedade de ambientes, tais como dispositivos de borda incorporados a partir da nuvem para o centro de dados para '.