GPU编码器
每颗GPU NVIDIA Generare codice CUDA
GPU编码器™属codice CUDA®ottimizzato DAL codice MATLAB®每1L深度学习，LA visione嵌入E I SISTEMI autonomi。伊尔codice generato consente迪richiamare automaticamente乐librerie CUDA迪NVIDIA ottimizzate，TRA翠cuDNN，cuSolverēCUBLAS。PUO essere integrato NEL陀PROGETTO在形式上二codice Sorgente的，librerie staticheölibrerie dinamicheéutilizzato每LA prototipazioneスGPU合格NVIDIA特斯拉®Ë的NVIDIA Tegra®。Puoi utilizzare IL CUDA generato在MATLAB每accelerare乐porzioni computazionalmente onerose德尔codice MATLAB。GPU编码器consente迪incorporare IL codice CUDA preesistente negli algoritmi MATLABËNEL codice generato。
Quando viene utilizzato CON嵌入式编码®，GPU编码器consente迪verificare IL comportamento numerico德尔codice generato tramite测试软件在环（SIL）。
Inizia ORA：
Distribuire algoritmi指数Senza版税
Compila编esegui IL codice generatoスGPU NVIDIA conosciute，戴SISTEMI桌面的AI数据中心E all'hardware嵌入。伊尔codice generatoè指数Senza费：distribuiscilo gratuitamente人工智能青年报clienti每applicazioni commerciali。
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Storie迪SUCCESSO CON GPU编码器
Scopri来ingegneriēscienziati，operanti在settori INDUSTRIALI diversi，utilizzano GPU编码器每generare codice CUDA每乐罗洛applicazioni。
空中客车公司prototipa IL rilevamento AUTOMATICO迪difetti苏NVIDIA特森TX2。
Generare codice达工具箱Ëfunzioni supportat万博1manbetxe
GPU编码器属IL codice达UNA vasta伽马迪costrutti德尔linguaggio MATLAB，车我progettisti utilizzano每sviluppare algoritmi来COMPONENTI迪SISTEMI迪dimensioni。更多。CIO包括OLTRE 390 operatoriËfunzioni哒MATLABë工具箱aggiuntivi。
万博1manbetxSupporto每linguaggioË工具箱MATLAB每拉generazione迪codice。
Incorporare codice preesistente
Utilizza勒funzionalità二integrazione德尔codice preesistente每incorporare codice CUDA ottimizzatoöaffidabile NEI青年报algoritmi MATLAB在MATLAB，quindi richiama LO stesso codice CUDA DAL codice generato编eseguire I测试。
Integrazione迪codice CUDA esistente NEL codice generato。
Distribuire algoritmi迪深学习结束到终端
Distribuisci UNA系列双RETI迪深度学习addestrate来RESNET-50e的SegNet达深学习工具箱™GPU的NVIDIA。属codice每拉预elaborazioneê拉后elaborazione Insieme酒店全部RETI迪深学习addestrate每distribuire algoritmi completi。
DISTRIBUZIONE迪UNA意甲迪RETI迪深度学习来SegNet。
Generare codice ottimizzato每L'inferenza
GPU编码器属codice CON联合国足迹ridotto rispetto广告altre soluzioni迪深度学习，poiché属家IL codice necessario每eseguire L'inferenza CON L'algoritmo specifico。伊尔codice generato consente迪richiamare automaticamente乐librerie ottimizzate，TRA翠TensorRT™E cuDNN。
Inferenza二immagini singole CON VGG-16苏乌纳GPU泰坦V tramite cuDNN。
Migliorare L'ottimizzazione CON TensorRT
属codice车SI INTEGRA CON NVIDIA TensorRT，未运行时ēottimizzatore迪inferenze迪深度学习广告阿尔特prestazioni。Utilizza踢被二DATI INT8öFP16每incrementare ulteriormente勒prestazioni rispetto人TIPO二DATI标准FP32。
Miglioramento德拉velocità迪esecuzione CON踢被迪DATI INT8êTensorRT。
Ottimizzare L'utilizzo德拉MEMORIA riducendo人MINIMO我trasferimenti CPU-GPU
GPU编码器analizza，identificaēsuddivide automaticamente我分段1德尔codice MATLAB每eseguirlo苏CPUêGPU。Inoltre，consente二ridurre人IL MINIMO二NUMERO二COPIE DATI TRA CPUëGPU。Utilizza GLI工具类迪分析每identificare altri potenziali科利二叔bottiglia。
报告迪评测澈identificano potenziali科利二叔bottiglia。
Richiamare乐librerie ottimizzate
伊尔codice generato CON GPU编码器consente迪richiamare乐librerie CUDA迪NVIDIA ottimizzate，TRA翠TensorRT，cuDNN，cuSolver，CUFFT，CUBLASē推力。Quando不可能性，IL codice generato装饰板funzioni代工具箱MATLAB viene mappato在基地全部librerie ottimizzate。
Integrazione迪codice CUDA esistente NEL codice generato。
Utilizzare MODELLI迪progettazione每accelerare ulteriormente乐prestazioni。
我MODELLI迪progettazione来L'elaborazione模板utilizzano拉MEMORIA condivisa每aumentare拉larghezza迪班德拉MEMORIA。Vengono applicati automaticamente quando SI utilizzano alcune funzioni来拉convoluzione。Puoi inoltre richiamarli manualmente utilizzando编译specifici。
MODELLO迪progettazione dell'elaborazione模板。
Prototipare苏piattaforme NVIDIA特森E盘
Automatizza LA交叉compilazioneê拉DISTRIBUZIONE德尔codice generato全部piattaforme NVIDIA杰特森™E盘™utilizzando IL pacchetto迪supporto GPU编码器™每乐GPU NVIDIA万博1manbetx®。
Prototipazione苏piattaforme NVIDIA特森。
Accedere一个perifericheê样感觉达MATLABËDAL codice generato
Comunica达偏远落后地区CON金正日目标NVIDIA达MATLAB每acquisire DATI达网络摄像头èaltre periferiche supportate每拉prototipazi万博1manbetxone iniziale。CostruisciËdistribuisci IL陀algoritmo阿拉scheda Insieme酒店人codice二interfaccia periferico每L'esecuzione自治。
配件系列一perifericheê样感觉达MATLABËDAL codice generato。
达拉prototipazione阿拉produzione
Utilizza GPU编码器CON嵌入式编码®每tracciare在摩多interattivo金正日陀codice MATLAB parallelamente人CUDA generato。Verifica IL comportamento numerico德尔codice generato eseguito sull'hardware tramite我测试软件合环（SIL）在线处理器在环（PIL）。
报告迪tracciabilitàinterattiva utilizzando GPU编码器CON嵌入式编码。
Accelerare GLI algoritmi utilizzando GPU
Richiama IL codice CUDA generato来UNA funzione MEX DAL陀codice MATLAB每velocizzarne L'esecuzione，anche种下prestazioni varieranno在基地阿拉NATURA德尔陀codice MATLAB。Profila勒funzioni MEX生成每identificare我科利二bottigliaË浓缩物中我青年报sforzi二ottimizzazione。
Generare codice CUDA苏NVIDIA GPU云
每个Amazon Web Services的Utilizza MATLAB深度学习集装箱苏NVIDIA GPU云ØNVIDIA DGX每addestrare乐迪RETI深度学习。Quindi，utilizza GPU编码器尼洛stesso contenitore多克每generare codice CUDA。
Generazione迪codice CUDA GPU utilizzando编码器苏NVIDIA GPU的云。
列蒂龙短时记忆（LSTM）
generazione二codice每RETI ricorrenti，合格LSTM
瞄准深度学习
DISTRIBUZIONE迪RETI深度学习苏processori GPU的ARM Mali
RETI深度学习
generazione二codice每DeepLab-V3 +，MobileNet-V2，XceptionËDenseNet-201
Rilevatore迪oggetti YOLO V2
generazione二codice哒rilevatori二oggetti YOLO每个目标cuDNNëTensorRT V2
Parallelismo dinamico
avvio代内核线程戴在esecuzione SUL dispositivo GPU
Operazioni二riduzione 1-d苏拉GPU
测试处理器在环（PIL）
verifica德尔comportamento numerico德尔codice CUDA generato苏GPU NVIDIA
万博1manbetxSupporto硬件NVIDIA
配件系列一个模CON电视摄像机一波尔多ëgenerazione二codice CUDA每LA funzioneVideoReader
瓜尔达乐注意二rilascio每更多资料苏queste caratteristicheËsulle funzioni corrispondenti。
