Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez concevoir, simuler, tester, vérifier et déployer des algorithmes d'IA qui améliorent les performances et les fonctionnalités des systèmes embarqués complexes.
Utilisation de MATLAB et Simulink pour le déploiement de l'IA embarquée
Découvrez comment préparer des modèles d'IA et générer automatiquement du code pour déployer des applications d'IA embarquée sur des CPU, des GPU, des FPGA, etc. Consultez des tutoriels, des exemples et des vidéos pour obtenir des conseils pratiques sur l'IA embarquée avec MATLAB et Simulink.
Déployer sur des CPU et des microcontrôleurs
Générez du code C/C++ portable et optimisé à partir de modèles de Machine Learning et de Deep Learning entraînés avec MATLAB Coder et Simulink Coder.
Déployer sur des GPU
Générez du code CUDA® optimisé pour les réseaux de Deep Learning entraînés avec GPU Coder pour le déploiement sur des ordinateurs, des serveurs et des GPU embarqués.
Déployer sur des FPGA et des SoC
Prototypez et implémentez des réseaux de Deep Learning sur des FPGA et des SoC grâce à Deep Learning HDL Toolbox. Générez des bitstreams et des cœurs IP de processeur de Deep Learning personnalisés avec HDL Coder.
Déployer sur des NPU
Générez du code optimisé pour les NPU comme Qualcomm Hexagon et Infineon PPU dans AURIX TC4x.
Compression de modèle d'IA
Compressez des réseaux de neurones profonds grâce à la quantification, à la projection ou à l'élagage pour réduire l'empreinte mémoire et augmenter la performance d'inférence.
Vérification de l’IA
La vérification par IA applique des méthodes rigoureuses, comme le processus en forme de W, pour garantir les comportements attendus et prévenir les comportements imprévus.
Découvrir comment les clients appliquent l'IA avec MATLAB et Simulink
Produits
Découvrez les produits utilisés pour les applications d'IA embarquée.
