nvidia cuda지원gpu에대한
matlab gpu컴퓨팅지원
nvidia cuda지원gpu에대한matlab컴퓨팅수행하기
马铃薯®에서는nvidia.®GPU를사용하여cuda®프로그래머가아니더라도艾，딥러닝및기타계산집약적인가속화할수있습니다수。MATLAB과并行计算工具箱™를사용하여다음을할수있습니다。
- matlab에서500개가넘는내장함수와함께직접nvidia gpu를사용할수있습니다
- MATLAB工人와MATLABPLARTAL SERVER™를사용하여하여，연산용클러스터및클라우드다중gpu에액세스할수있습니다。
- GPU编码器™를사용하여MATLAB에서에서데데데데，클라우드및임베디드장치를배포수수。
- gpu编码器를사용하여matlab에서nvidia tensorrt™코드를생성함으로써저지연및이높은추론추론할수있습니다。
- matlab ai응용프로그램을nvidia지원데이터센터에배포배포하여하여하여production production productionproduction하는하는하는엔터수수즈과과통합할수수즈를과통합하는할수
“우리의레거시코드는단일풍동테스트분석분석하는최대40분이걸렸습니다。matlab과gpu를사용하여계산이1분미만으로단축되었습니다。matlab알고리즘을gpu에서시키는시키는데데데이걸렸습니다。로우레벨의cuda프로그래밍도필요하지않았습니다。“
克里斯托弗·鲍尔，美国宇航局
Matlab에서딥러닝모델을개발，확장및배포하기
MATLAB에서단일사용자는深度学习工具箱™를사용하여하여딥러닝모델개발하고학습하는엔드투엔드를구현할수수그런다음并行计算工具箱와MATLAB分布式计算服务器를사용하여클라우드와클러스터를사용하도록하도록학습을확장하고를를용하는터센터또는장치에할수수
gpu로딥러닝및기타계산집약적인분석개발하기
matlab은ai와와딥러닝개발을위한엔드투엔드워크플로플랫폼플랫폼MATLAB은학습데이터세트가져오기，시각화및디버깅，cnn학습확장및배포를툴과앱을합니다。
한한의코드로가연산연산위한데스크탑，클라우드및클러스터의gpu리소스사용하도록확장확장확장。
Gpubench를사용용자체CPU및GPU하드웨어를테스트하십시오。
최소한의코드변경으로matlab에서gpu사용하기
500개가넘는넘는넘는넘는matlab함수를사용하여nvidia gpu에서matlab코드를실행합니다。딥러닝，머신러닝，컴퓨터컴퓨터비전및신호와같은응용프로그램프로그램용툴박스에서에서지원함수함수를를합니다용并行计算工具箱는로우레벨의gpu컴퓨팅컴퓨팅이브러리라를학습하지하지않고도에서에서직접직접지원지원g하도록해주는특수한배열의수행하도록해주는한한배열의의하도록해주는제공제공
이엔지니어는는가코드코드작성할필요없이gpu리소스를사용할수있으므로성능튜닝보다는응용프로그램개발에집중할수수
및및spmd와같은병렬병렬을사용하면다중gpu에서에서계산을을할수다중gpu에서모델을학습것은학습옵션을변경하는간단문제입니다。
또한matlab에서는추가c프로그래밍을수행하지않고도기존기존의의커널커널matlab응용프로그램에통합할있습니다。
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Tensorrt를사용한추론을matlab에서생성된cuda코드하기하기
딥러닝，임베디드비전및자율시스템matlab코드코드에서최적화된된코드코드를생성하기gpu编码器를사용용。생성된코드는张力特，CUDNN및ublas를포함포함한최적최적화화화cc라브러리브러리자동으로호출nvidiagpu에서실행됩니다。생성된코드를소스，정적라이브러리또는동적라이브러리로로프로젝트에통합nvidia volta®，nvidia tesla®，nvidia jetson.®및nvidia驱动器®와같은gpu에서실행되도록합니다합니다。
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30일동안사용해보십시오。
