MathWorks宣布，MATLAB现已通过GPU Coder集成NVIDIA TensorRT。这有助于工程师和科学家在MATLAB中开发新型AI和深度学习模型，并满足数据中心、嵌入式应用和汽车行业日益增长的性能和效率需求。.
MATLAB 提供了一套用于训练、验证和部署深度学习模型的工作流程。工程师无需额外编程即可使用 GPU 资源，从而能够专注于应用程序本身，而无需费心调优性能。NVIDIA TensorRT 与 GPU Coder 的全新集成，使得在 MATLAB 中开发的深度学习模型能够在 NVIDIA GPU 上以高性能和低延迟运行。内部基准测试表明，MATLAB 生成的 CUDA 代码与 TensorRT 结合使用，部署 AlexNet 的性能是 TensorFlow 的 5 倍，部署 VGG-16 的性能是 TensorFlow 的 1.25 倍，可用于深度学习推理。*
* 所有基准测试均在配备 12 核 Intel® Xeon® E5-1650 v3 处理器和 64 GB RAM 的 Linux 机器上，使用 NVIDIA TITAN Xp GPU，在 MATLAB R2018a 中运行，并包含 GPU Coder、TensorRT 3.0.1、TensorFlow 1.6.0、CUDA 9.0 和 cuDNN 7。.
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