GPU编码器
Erzeugung冯cuda代码的nvidia - gpu
GPU编码器™erzeugt aus MATLAB®代码optimierten CUDA®编码深度学习，嵌入视觉和自主系统。通用代码为:CUDA-Bibliotheken von NVIDIA auf, darunter cuDNN, cuSolver和cuBLAS。我们在《国际卫生条例》(Ihr Projekt einbinden and kann zur Prototypenentwicklung auf GPUs wie NVIDIA Tesla)中找到了这篇文章®和NVIDIA Tegra®genutzt werden。SIEkönnen书房generierten CUDA码在MATLAB verwenden，嗯berechnungsintensive Anteile Ihres MATLAB的代码ZU beschleunigen。麻省理工学院的GPU编码器lässtSICHaußerdemvorhandener CUDA码在IHRE MATLAB的Algorithmen UND在书房NEU generierten代码integrieren。
贝Verwendung冯GPU编码器麻省理工学院嵌入式编码®卡恩DAS numerische Verhalten DES generierten代码第三人以SIL-测试（软件在环仿真）geprüftwerden。
现在Loslegen:
Lizenzgebuhrenfreie Bereitstellung von Algorithmen
在嵌入式硬件的桌面系统中，一般代码和所有代码都是通用的。一般的代码是在kommerzien中的lizenzfrei和kann在kostenlos和Ihre Kunden weitergegeben werden之间。
| erkunden画廊(2 Bilder) |
Anwenderberichte zu GPU编码器
Erfahren Sie, wie Ingenieure和Wissenschaftler在einer Vielzahl von Branchen的GPU编码的一般人都在cuda代码的人在Anwendungen nutzen。
空中客车公司entwickelt einen Prototypen献给死去automatische Fehlererkennung奥夫NVIDIA特森TX2
本产品适用于各种工具箱和设备
GPU编码器generiert代码来自静脉großen Auswahl冯·MATLAB-Funktionen死冯Entwicklungsingenieuren zum Entwurf冯Algorithmen als Komponenten großerer Systeme verwendet了。在MATLAB和zugehorigen工具箱中操作和调试。
在模具规范的基础上，进一步完善了工具箱和工具箱。
Einbinden冯遗留代码
Mithilfe冯Optionen楚集成冯vorhandenem代码könnenSIEbewährten奥德鲜明optimierten CUDA码的Zum TESTEN在IHRE MATLAB的Algorithmen integrieren UND denselben CUDA码丹恩奥赫AUS DEM NEU generierten代码heraus aufrufen。
Einbinden冯vorhandenem CUDA码在Neu erzeugten代码。
Bereitstellung冯端至端 - Algorithmen献给深度学习
Mit der Deep Learning Toolbox™可以为您提供一个深度学习的培训，包括学习NVIDIA-GPUs bereitstellen的50和SegNet。代码是Vor- and nachverarbeung kann dabei zusammen在mit的训练，Netzen erzeugt werden, um vollstandige Algorithmen zu erhalten。
您将参加一个深度学习的培训课程。
最佳的编码是什么
明镜VOM GPU编码器generierte代码IST IM Vergleich祖anderen深学习型Lösungenweniger KOMPLEX，大泡子代码erzeugt wird，德献给死去Inferenz MIT Ihrem spezifischen AlgorithmusnötigIST。明镜generierte代码ruft optimierte Bibliotheken AUF，darunter TensorRT™UND cuDNN。
Einzelbild-Inferenz mit VGG-16 auf einer Titan V GPU mit cuDNN。
Zusätzliche优化处理MIT TensorRT
请给我打个电话，以便我能进一步了解您的情况。您要是dabei INT8 -奥得河FP16-Datentypen nutzen, erzielen您zusatzliche Leistungssteigerungen较为民主党standardmaßigen FP32-Datenyp。
这里是我的家，我住在学校。
深度学习量化
量化你的深度学习网络，利用模型量化库支持包，分析在量化所选层的权重和偏差的准确性上的权衡。金宝app
最小值是CPU-GPU-Speicherubertragungen和optimierte Speicherauslastung
MATLAB-Codesegmente werden冯GPU编码器automatisch analysiert，identifiziert UND partitioniert UND entweder DER CPU奥德河畔GPU楚Ausführungzugewiesen。Außerdemwird死Anzahl德Datenkopien zwischen CPU UND GPU minimiert。könnenSIE Mithilfe冯性能分析工具weitere potenzielleEngpässeidentifizieren。
我认为这是一种潜在的力量。
Aufruf optimierter Bibliotheken
该设备的GPU编码通用代码为:CUDA-Bibliotheken von NVIDIA auf, darunter TensorRT, cuDNN, cuSolver, cuFFT, cuBLAS和推力。代码，在麻省理工学院工具箱- funktionen在MATLAB中生成了wurde, wirdnach Moglichkeit optimierten Bibliotheken zugeordnet。
生成代码，在最佳的cuFFT CUDA-Bibliothek aufruft中运行。
ZusätzlicheBeschleunigung第三人以Designmuster
设计符合标准-真实的要求，并能满足客户的要求。本公司(z. B. Faltung)是一家汽车制造企业。我的生命已经结束了，我已经离开了。
Designmuster Stencil-Verarbeitung。
NVIDIA Jetson和DRIVE Plattformen的原型设计
自动运行代码为NVIDIA Jetson™和NVIDIA DRIVE™mit dem GPU编码器™支持包金宝app®。
原型auf英伟达Jetson。
Zugriff奥夫PeripheriegeräteUND Sensoren尤伯杯MATLAB UND generierten代码
Kommunizieren SIE AUS MATLAB heraus MIT数字高程模型NVIDIA-Zielsystem，嗯回到名单Daten冯摄像头UND anderenunterstütztenPeripheriegeräten楚ersten Prototypenentwicklung abzurufen。Formulieren SIE Ihren Algorithmus UND stellen SIE IHN同侧MIT代码献给死Peripherieschnittstelle奥夫DEM板祖尔eigenständigenAusführungbereit。
Zugriff奥夫PeripheriegeräteUND Sensoren尤伯杯MATLAB UND generierten代码。
我们的产品是原创的
Verwenden SIE GPU编码器麻省理工学院嵌入式编码®嗯Ihren MATLAB码interaktiv MIT数字高程模型generierten CUDA码danebenzurückzuverfolgen。ÜberprüfenSIE DAS numerische Verhalten DES generierten代码贝DERAusführung奥夫硬件第三人以SIL-（软件在半实物）UND PIL-试验（处理器 - 在半实物）。
通用的GPU编码器和嵌入式编码器。
Beschleunigung der Laufzeit von Algorithmen mit gpu
如焚SIE erzeugten CUDA码ALS MEX-的Funktion AUS Ihrem MATLAB码heraus AUF，嗯死Ausführung祖beschleunigen。模具Laufzeitvorteile variieren大北jedoch济NACH艺术Ihres MATLAB的代码。Mittels剖析冯generierten MEX-FunktionenkönnenSIEEngpässeidentifizieren UND gezielt adressieren。
CUDA-Codegenerierung在der NVIDIA GPU云
您可以使用NVIDIA GPU的MATLAB深度学习容器来实现Amazon Web Services oder auf NVIDIA DGX, um Deep Learning- netzwerke zu trainieren。我的Anschluss知道你的图形处理器编码器我卖码头集装箱cuda代码生成。
CUDA-Codegenerierung mit GPU编码器在NVIDIA GPU云。
单拍目标检测- netze (SSD)
Objekterkennung AUF einer NVIDIA GPU mittels EINES单发多光碟Detektors
LSTM-Netze(长短时记忆)
Erzeugen冯典献给bidirektionale UND zustandsorientierte LSTM
Multi-Output-Netze
Erzeugen von Code fur Netze mit mehreren Ausgaben
Deep-Learning-Netze
Erzeugen von Code fur Darknet-19, Darknet-53, incep- resnet -v2, NASNet-Large和NASNet-Mobile
详细信息请见附件，谢谢您的帮助Versionshinweisen。
