임베디드 디바이스로의 딥러닝 모델 배포(CPU, GPU, FPGA)
해당 시리즈: MATLAB Deep Learning Day 2020: 인공지능 초보자부터 전문가까지
설계 및 검증이 완료된 딥러닝 모델은 다양한 코더 제품을 이용하여 CPU, GPU및 FPGA와 같은 임베디드 하드웨어에 배포할 수 있습니다. 본 비디오에서는 AI 개발 전체 워크플로우를 따라가며 학습한 모델로부터 자동으로 C/C++, CUDA® 코드를 생성하는 방법을 소개합니다. 더불어 딥러닝 모델의 FPGA 및 SoC 프로토타입을 위한 새로운 기능과 함께 양자화(Quantization) 기능에 대해서도 설명합니다.
- 학습시킨 딥러닝 네트워크를 MATLAB 내에서 테스트 및 검증
- GPU Coder™ 및 MATLAB Coder™를 활용하여 최적화된 CUDA 및 C/C ++ 코드 생성
- Deep Learning HDL Toolbox™를 활용한 딥러닝 모델의 FPGA 및 SoC 프로토타입
발행: 2020년 12월 17일
Select a Web Site
Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. Based on your location, we recommend that you select: .
You can also select a web site from the following list
How to Get Best Site Performance
Select the China site (in Chinese or English) for best site performance. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location.
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asia Pacific
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)