Con MATLAB e Simulink puoi progettare, simulare, testare, verificare e distribuire algoritmi di IA che migliorano le prestazioni e le funzionalità di sistemi embedded complessi.
Utilizzo di MATLAB e Simulink per la distribuzione di IA embedded
Scopri come preparare modelli di IA e generare automaticamente codice per distribuire applicazioni di IA embedded su CPU, GPU, FPGA e molto altro. Scopri tutorial, esempi e video per ottenere consigli pratici sull’IA embedded con MATLAB e Simulink.
Distribuzione su CPU e microcontroller
Genera codice C/C++ ottimizzato e portatile a partire da modelli addestrati di Machine Learning e di Deep Learning con MATLAB Coder e Simulink Coder.
Distribuzione su GPU
Genera codice CUDA® ottimizzato per reti addestrate di Deep Learning con GPU Coder per la distribuzione su desktop, server e GPU embedded.
Deploy to FPGAs and SoCs
Prototype and implement deep learning networks on FPGAs and SoCs with Deep Learning HDL Toolbox. Generate custom deep learning processor IP cores and bitstreams with HDL Coder.
Deploy to NPUs
Generate optimized code for NPUs like Qualcomm Hexagon and Infineon PPU in AURIX TC4x.
AI Model Compression
Compress deep neural networks with quantization, projection, or pruning to reduce memory footprint and increase inference performance.
Distribuzione su FPGA e SoC
Prototipa e implementa reti di Deep Learning su FPGA e SoC con Deep Learning HDL Toolbox. Genera bitstream e core IP per processori di Deep Learning personalizzati con HDL Coder.
AI Verification
AI verification applies rigorous methods like the W-shaped process to ensure intended behaviors and prevent unintended ones.
Compressione di modelli di IA
Comprimi le tue reti di Deep Learning tramite quantizzazione, proiezione o pruning per ridurne il footprint di memoria e aumentare le prestazioni di inferenza.
Scopri come i clienti applicano l’IA con MATLAB e Simulink
Prodotti
Scopri i prodotti utilizzati per le applicazioni di IA embedded.
