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A MATLAB class defines a set of instructions used to build a specific type of object. Classes contain information about:
Properties to store data for each object of the class
在 GPU 上扩展 MATLAB 只需极少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数,在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数,实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray,这是一个具有关联函数的数组类型,可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算,而无需学习低级 GPU 计算库。
无需编写任何额外代码即可使用 GPU 资源,因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构,可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB,无需任何额外 C 编程,还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码,使用 TensorRT 实现推理部署
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,可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目,然后部署这些代码,从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。
Controls
Examples: LEGO, Arduino
Analyze and Clean Data with Less Code
MATLAB Live Editor tasks and apps allow you to interactively perform iterative tasks such as cleaning data, training machine learning models or labeling data.
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