MATLAB มีขั้นตอนการทำงานที่สมบูรณ์แบบสำหรับการฝึกอบรมได้อย่างรวดเร็ว, การตรวจสอบและการใช้งานของรูปแบบการเรียนรู้ลึก. วิศวกรสามารถใช้ทรัพยากร GPU โดยไม่ต้องดำเนินการเขียนโปรแกรมเพิ่มเติมเพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ตัวเองมากกว่าการปรับแต่งประสิทธิภาพ. NVIDIA TensorRT กับใหม่ GPU Coder บูรณาการสามารถที่จะพัฒนาเพื่อให้ความลึกของการเรียนรู้ในรูปแบบ MATLAB, latency ต่ำและลักษณะการส่งผ่านสูงนำไปใช้ในการทำงานของ NVIDIA GPU. มาตรฐานภายในแสดงรหัสในการรวมกันกับที่สร้าง CUDA TensorRT MATLAB การเรียนรู้รูปแบบการใช้การอนุมานเชิงลึกเมื่อ Alexnet 5 ครั้งสูงกว่าผลการดำเนินงาน TensorFlow สูง; ลึกการศึกษาเหตุผล VGG-16 แบบจำลองประสิทธิภาพการใช้งาน * 1.25 เท่าสูงกว่า TensorFlow
'พัฒนาภาพเสียงเซ็นเซอร์และอินเทอร์เน็ตของสิ่ง (IOT) ทีมงานด้านเทคนิคเพื่อส่งเสริมประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพของการวิจัยในการแก้ปัญหาปัญญาประดิษฐ์. นอกจากนี้ในเชิงลึกของการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งทั้งหมดให้วิศวกรที่มี แรงกดดันอย่างมาก 'ผู้กำกับเดวิดรวย MathWorks กล่าวว่า. ตอนนี้ทีมงานสามารถใช้การฝึกอบรม MATLAB แบบการเรียนรู้ลึก NVIDIA GPU แบบ real-time เหตุผลที่สามารถนำไปใช้กับสภาพแวดล้อมที่หลากหลายเช่นอุปกรณ์ขอบฝังตัวจากคลาวด์ไปยังศูนย์ข้อมูลไป.