MATLAB GPU计算支持万博1manbetx
英伟达人gpu
在NVIDIA cuda支持的gpu上执行MATLAB计算
MATLAB®允许您使用NVIDIA®gpu可以加速人工智能、深度学习和其他计算密集型分析，而不需要CUDA®程序员。使用MATLAB和并行计算工具箱™，您可以:
- 使用NVIDIA图形处理器直接从MATLAB超过500内置功能。
- 使用MATLAB工作者和MATLAB并行服务器™访问桌面、计算集群和云上的多个gpu。
- 使用GPU Coder™直接从MATLAB生成CUDA代码，用于部署到数据中心、云和嵌入式设备。
- 从MATLAB生成NVIDIA TensorRT™代码，用于GPU编码器的低延迟和高吞吐量推理。
- 将MATLAB AI应用部署到nvidia支持的数据中心，使用MATLAB Production Server™与企业系统集成。
“我们的遗留代码花了40分钟来分析一个风洞测试;通过使用MATLAB和GPU，计算时间现在不到一分钟。我们花了30分钟的时间让MATLAB算法在gpu上运行，不需要低级的CUDA编程。”
克里斯托弗·巴尔,NASA
利用MATLAB开发、扩展和部署深度学习模型
MATLAB允许单个用户实现端到端工作流，使用深度学习工具箱™开发和训练深度学习模型。然后，您可以使用并行计算工具箱和MATLAB并行服务器使用云和集群资源来扩展训练，并使用GPU编码器部署到数据中心或嵌入式设备。
利用gpu开发深度学习和其他计算密集型分析
MATLAB是一个端到端工作流平台，用于人工智能和深度学习开发。MATLAB提供了导入训练数据集、可视化和调试、缩放训练cnn和部署的工具和应用程序。
使用一行代码扩展到桌面、云和集群上的额外计算和GPU资源。
测试自己的CPU和GPU硬件使用gpuBench．
缩放MATLAB在gpu上与最小的代码更改
在NVIDIA gpu上使用超过500个cuda的MATLAB函数运行MATLAB代码。在工具箱中使用gpu支持的功能，如深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理。并行计算工具箱提供gpuArray这是一种特殊的阵列类型，带有相关的函数，它可以让你直接从MATLAB在支持cuda的NVIDIA GPU上执行计算，而不必学习底层GPU计算库。
工程师可以使用GPU资源，而不必编写任何额外的代码，因此他们可以专注于他们的应用程序，而不是性能调优。
使用并行语言结构，例如parfor和spmd你可以在多个gpu上执行计算。在多个gpu上训练一个模型是一个简单的改变训练选项的问题。
MATLAB还允许您将现有的CUDA内核集成到MATLAB应用程序中，而不需要任何额外的C编程。
利用张sorrt部署由MATLAB生成的CUDA代码进行推理部署
使用GPU Coder从MATLAB代码生成优化的CUDA代码，用于深度学习，嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的NVIDIA CUDA库，包括TensorRT、cuDNN和cuBLAS，以低延迟、高吞吐量运行在NVIDIA gpu上。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到项目中，并将它们部署到gpu(如NVIDIA Volta)上运行®, NVIDIA Tesla®,英伟达杰森®, NVIDIA驱动®．
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