IA integrada - MATLAB & Simulink

Deep Learning

MATLAB y Simulink para IA integrada

Despliegue aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning en sistemas integrados

Con MATLAB y Simulink, puede diseñar, simular, probar, verificar y desplegar algoritmos de IA para optimizar el rendimiento y funcionalidad de sistemas integrados complejos.

Flujo de trabajo de IA integrada.

Uso de MATLAB y Simulink para desplegar IA integrada

Descubra cómo preparar modelos de IA y generar código automáticamente para desplegar aplicaciones de IA integrada en CPU, GPU, FPGA y más. Explore tutoriales, ejemplos y vídeos con consejos prácticos sobre IA integrada con MATLAB y Simulink.

Gráfico con capas, estadísticas de calibración y resultados de validación para optimizar modelos de IA para despliegue integrado.

Despliegue en CPU y microcontroladores

Genere código C/C++ optimizado y portátil a partir de modelos entrenados de Machine Learning y Deep Learning con MATLAB Coder y Simulink Coder.

Código C/C++ en Simulink desplegado en un equipo de escritorio de NVIDIA y una GPU integrada.

Despliegue en GPU

Genere código CUDA® optimizado para redes de Deep Learning entrenadas con GPU Coder, y despliegue en equipos de escritorio, servidores y GPU integradas.

Ejecución de inferencia de Deep Learning basada en FPGA en hardware prototipo desde MATLAB, para generar luego un núcleo PI de HDL de Deep Learning para despliegue en FPGA o ASIC.

Despliegue en FPGA y SoC

Realice prototipado de redes de Deep Learning e impleméntelas en FPGA y SoC con Deep Learning HDL Toolbox. Genere secuencias de bits y núcleos PI de procesadores de Deep Learning personalizados con HDL Coder.