Matlab GPU计算支持金宝app
NVIDIA CUDA的GPU
在NVIDIA CUDA的GPU上执行MATLAB计算
马铃薯®使您可以使用nvidia®GPU加速AI，深度学习和其他计算密集型分析，而无需成为CUDA®程序员。使用MATLAB和并行计算工具箱™，您可以：
- 使用NVIDIA GPU直接从MATLAB与超过500个内置功能。
- 使用Matlab Worker和Matlab Parturent Server™访问桌面上的多个GPU，计算群集和云。
- 使用GPU Coder™直接从MATLAB生成CUDA代码，以部署到数据中心，云和嵌入式设备。
- 从MATLAB生成NVIDIA TENTORT™代码，用于GPU编码器的低延迟和高吞吐量推断。
- 将MATLAB AI应用程序部署到支持NVIDIA的数据中心，以使用MATLAB Production Server™与企业系统集成。
“我们的遗留代码最多需要40分钟才能分析单一风洞测试;通过使用MATLAB和GPU，计算时间在一分钟内。需要30分钟时间才能获得对GPU的MATLAB算法 - 不需要低级CUDA编程。“
克里斯托弗·鲍尔，美国宇航局
Matlab Expo 2021.
5月4日至5日|在线的
使用MATLAB用于GPU计算
使用MATLAB开发，规模和部署深度学习模型
MATLAB允许单个用户实现端到端的工作流程，可以使用深度学习工具箱™开发和培训深度学习模型。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群集资源进行培训，并使用GPU编码器部署到数据中心或嵌入式设备。
用GPU开发深入学习和其他计算密集分析
Matlab是AI和深度学习开发的端到端工作流平台。MATLAB提供用于导入培训数据集，可视化和调试，缩放培训CNN和部署的工具和应用程序。
缩放桌面，云和GPU资源，具有单行代码的桌面，云和群集。
测试您自己的CPU和GPU硬件使用gpubench.。
用最小代码更改的GPU上的MATLAB
使用超过500个CUDA的MATLAB函数运行NVIDIA GPU上的MATLAB代码。在工具箱中使用启用GPU的功能，以进行深度学习，机器学习，计算机视觉和信号处理等应用程序。并行计算工具箱提供GPUArray.，具有关联功能的特殊数组类型，可允许您直接从MATLAB执行CUDA启用的NVIDIA GPU的计算，而无需学习低级GPU计算库。
工程师可以使用GPU资源而无需编写任何其他代码，因此他们可以专注于他们的应用而不是性能调整。
使用并行语言构造如议案和SPMD.您可以对多个GPU进行计算。在多个GPU上培训模型是改变培训选项的简单问题。
MATLAB还允许您将现有的CUDA内核集成到MATLAB应用程序中，而无需任何额外的C编程。
从MATLAB部署生成的CUDA代码，以便使用Tensorrt进行推理部署
使用GPU编码器从Matlab代码生成优化的CUDA代码，以获得深度学习，嵌入式愿景和自主系统。生成的代码自动呼叫优化的NVIDIA CUDA库，包括TensorR，Cudnn和Cublas，以在NVIDIA GPU上运行，具有低延迟和高吞吐量。将生成的代码集成到项目中作为源代码，静态库或动态库，并将其部署以在GPU上运行，例如NVIDIA Volta®，nvidia tesla®，nvidia jetson.®和nvidia drive®。
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