MathWorks宣布MATLAB与NVIDIA TensorRT加快人工智能应用程序的集成
相比速度深度学习推理5 x TensorFlow NVIDIA gpu
纳蒂克,妈,美国(2018年3月27日)
MathWorks今天宣布,MATLAB现在提供NVIDIA TensorRT集成通过GPU编码器。这可以帮助工程师和科学家开发新人工智能和深度学习模型在MATLAB所需的性能和效率来满足日益增长的需求,数据中心,嵌入式,和汽车应用。
MATLAB提供了一个完整的工作流快速火车,验证和部署深度学习模型。工程师可以使用GPU资源没有额外的编程,因此它们可以集中于他们的应用程序,而不是性能调优。新的集成GPU的NVIDIA TensorRT编码器使深度学习模型在MATLAB运行在NVIDIA GPU开发高通量和低延迟。内部基准测试显示,MATLAB-generated CUDA结合TensorRT可以部署代码
“快速发展的形象、语言、传感器和物联网技术是推动团队探索人工智能解决方案与更好的性能和效率。金宝搏官方网站此外,深度学习模型变得越来越复杂。这对工程师带来了巨大的压力,”大卫说有钱了,导演,MathWorks。“现在,团队训练深度学习模型使用MATLAB和NVIDIA gpu可以部署在任何环境中实时推理从云端数据中心设备嵌入式优势。”
*所有基准测试运行在MATLAB R2018a GPU编码器,TensorRT 3.0.1, TensorFlow 1.6.0,在NVIDIA CUDA 9.0和cuDNN 7泰坦Xp GPU核心英特尔在Linux 12®至强®e5 - 1650 v3 PC 64 gb的RAM
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