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许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
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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。
Programming
Programming and Computer Science
Examples: LEGO, Arduino
面向嵌入式系统的 MATLAB 和 Simulink
设计、编码和验证嵌入式系统
只需按一下按钮，您就可以使用 MATLAB® 和 Simulink® 生成代码并在硬件上运行代码。但是，编码只是其中一项任务 - 了解从原型设计到生产的过程中如何使用 MATLAB 和 Simulink 设计、编码和验证您的下一个嵌入式系统。您可以：
生成优化的 C、C++、CUDA、Verilog、VHDL 及结构化文本
使用浮点和定点设计工具，在成本与性能之间做出权衡
使用在环测试，验证和分析生成的代码
符合各种标准的要求，例如 AUTOSAR、ISO 26262、DO-178、MISRA C 及 CERT C
使用硬件支持包附加组件，在 从 Arduino® 到 Zynq® 的流行电路板上进行原型设计
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后无忧！
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