nvidia cuda対応gpuに対する
matlab gpuコンピューティングのサポート
nvidia cudaに対応したgpu上でのmatlab演算の実行
马铃薯®ではnvidia.®GPUを使用することにより，aiやディープラーニング，その他计算量が多重解析をを®プログラマーでなくとも高度化でき.MATLABと并行计算工具箱™をを用すると，以下を行うます。
- MATLABからからnvidia GPUをを使用（500以上の关键词）。
- MATLABワーカーワーカーMATLAB PARULLER服务器を站用しし，デスクトップ，コンピューティングクラスター，クラウド上のののgpuへアクセス。
- GPU编码器™をを使ててしててコードコードををから直接生成し，データセンター，クラウド，组み込み组み込み装配。
- GPU编码器を实用ししMatlabからnvidia tensorrt™コードを生成し，低遅延·高スループットのを実现。
- MATLAB AIアプリケーションをnvidia対応のデータセンターに开し，MATLAB生产服务器™をを使するシステムととと合。
レガシコードでは1回の风洞テストの最大40分かかってましが，matlabとgpuを使使するで，演算にかかる时空が1分未満に短缩れたた.matlabアルゴリズムをgpu上部机械させるために要した时空は30分で，低レベルのcudaプログラミング必要ありませんでした。
NASA，クリストファー·バール氏
MATLABを使用したディープラーニングモデルの开放，张张，および展开
matlabにより，ユーザーはディープラーニングモデル开放から展开まで，エンドツーエンドのワークフローを実现ます.deep学习工具箱™ををしてディープラーニングの开発し习ディープラーニングの开発学习を行，その后并行计算工具箱とMATLAB PALSERTER SERVERをを用品してやクラスターリソースに学习习を拡拡ますますますますます使使使使ででデータセンターや组み込みへ展データセンターやや组みへ展展できでき
GPUを使使用したディープラーニングのの开口と计算批n多重解析の行
MATLAB〖ai〗ディー开発向けのエンドツーエンドのフローです.matlabは学习，デバッグ，cnn学校の拡张，および展开を行拡ためツールとアプリ提供します。
たった1行のコードを追するで，デスクトップ，クラウド，クラスター上の计算やgpuリソースへスケールアップでき。
Gpubenchを使用したCPUとgpuハードウェアテスト。
最只限额のコードでgpuによりmatlabをを张
500以上ののMATLAB关有关部用使してnvidia gpu上でmatlabコードコードgpuできます。また，ツールボックスgpu対応ます。また，机构学院，コンピュータビジョン，信号管理などのアプリケーションに。并行计算工具箱では gpuArray が利用できます。gpuArray は特殊な配列型で、MATLAB から直接 CUDA 対応の NVIDIA GPU 上で処理を実行可能とします。ユーザーは低水準のGPU演算ライブラリについて学習する必要はありません。
00
Parconやspmdなどのの并列言语构造使使する，复のgpu上で计算できるようなりますますできるようオプションを変更するだけでののオプションのモデルに対するに対する习実のに対するに対する习実実実できでき
また，matlabでは，新たにcプログラミングプログラミング行うなく，既存のcudaカーネルをmatlabアプリケーションアプリケーション统合。
matlabから生成さたたたコードの展开 - 张于
GPU编码器を使使し，ディープラーニング，组み込み组み込み，自然システムのためのmatlabコードコードから最适さされたコードコードを生さしコードコードをコードはます。生成されをコードはは。生成さたコードは。生成されコードは，张力，Cudnn，Cublasなどなどの最适最适最适れれたたたCUDAライブラリを自动でで，NVIDIA GPU上部で遅延·高スループットで実行さます。生成されコードをソースコード，スタティックライブラリまたはダイナミックライブラリとしてプロジェクトににし，nvidia volta®，nvidia tesla®，nvidia jetson.®，およびnvidia driveなどなどgpuで実行さようよう开し。
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