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Das sind die IoT-Highlights auf der Embedded World 2019

MathWorks präsentiert auf der Embedded World den „GPU Coder“. Er generiert automatisch CUDA-Code aus komplexen Algorithmen und trägt so dazu bei, dass z.B. Deep-Learning-Algorithmen in Embedded Systeme implementiert werden können, u.a. auf NVIDIA GPUs. Mit dem letzten Release von „MATLAB“ wird die Inferenzleistung durch die Nutzung optimierter NVIDIA Bibliotheken (z.B. cuDNN oder TensorRT) sowie durch Optimierungen auf Netzwerkebene wie Auto-Tuning, Layer-Fusion und Pufferminimierung verbessert. Halle 4, Stand 110 (MathWorks) arrow back arrow forward Image Zoom
MathWorks präsentiert auf der Embedded World den „GPU Coder“. Er generiert automatisch CUDA-Code aus komplexen Algorithmen und trägt so dazu bei, dass z.B. Deep-Learning-Algorithmen in Embedded Systeme implementiert werden können, u.a. auf NVIDIA GPUs. Mit dem letzten Release von „MATLAB“ wird die Inferenzleistung durch die Nutzung optimierter NVIDIA Bibliotheken (z.B. cuDNN oder TensorRT) sowie durch Optimierungen auf Netzwerkebene wie Auto-Tuning, Layer-Fusion und Pufferminimierung verbessert. Halle 4, Stand 110 (MathWorks)
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