Mit MATLAB und Simulink können Sie KI-Algorithmen entwickeln, simulieren, testen, verifizieren und testen und damit die Leistung und Funktionalität komplexer Embedded Systems verbessern.
Bereitstellung in Embedded KI mithilfe von MATLAB und Simulink
Entdecken Sie, wie Sie KI-Modelle vorbereiten und automatisch Code zur Bereitstellung von Embedded-KI-Anwendungen für CPUs, GPUs, FPGAs und mehr generieren können. Sehen Sie sich Tutorials, Beispiele und Videos an und erhalten Sie praktische Ratschläge zu Embedded KI mit MATLAB und Simulink.

Bereitstellung auf CPUs und Mikrocontrollern
Generieren Sie portablen, optimierten C/C++ Code aus trainierten Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen mit MATLAB Coder und Simulink Coder.

Bereitstellung auf Grafikkarten
Generieren Sie optimierten CUDA®-Code für trainierte Deep-Learning-Netze mit GPU Coder für die Bereitstellung auf Desktops, Servern und Embedded GPUs.

Bereitstellung auf FPGAs und SoCs
Erstellen Sie Prototypen und implementieren Sie Deep-Learning-Netze mit Deep Learning HDL Toolbox auf FPGAs und SoCs. Generieren Sie mit HDL Coder individuell erstellte IP-Prozessorkerne und Bitströme für Deep Learning.

Komprimierung von KI-Modellen
Komprimieren Sie tiefe neuronale Netze mit Quantisierung, Projektion oder Pruning zur Senkung des Arbeitsspeicherbedarfs und Steigerung der Inferenzleistung.