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在 GPU 上扩展 MATLAB 只需较少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数，在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数，实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray，这是一个具有关联函数的特殊数组类型，可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算，而*学习低级 GPU 计算库。
工程师*编写任何额外代码即可使用 GPU 资源，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构，可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB，*任何额外 C 编程，还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码，使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库，包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS，可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目，然后部署这些代码，从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。

访问流数据和存档数据
使用 MATLAB 和大数据开发算法。MATLAB 支持众多来源的带时间戳的非结构化数据，包括云存储服务（例如 AWS S3、Azure Blob）、OPC UA、RESTful web services和数据库。通过集成 MATLAB 与 MQTT 等消息代理和 Kafka 等流媒体协议，处理连接资产的实时数据。
您可以使用内置功能轻松执行数据整理和清理，以替换缺失或错误的值、平滑数据，以及对齐使用不同时间戳格式的数据集。
开发分析、控制和优化算法
MATLAB 为物联网应用开发提供成千上万种函数，包括用于预测性维护、信号和图像处理、反馈和监督控制、优化以及机器学习的函数。
通过使用现有函数、对其进行自定义或创建自己的函数，使用 MATLAB 开发算法的速度远快于传统编程语言。同一算法适用于许多常见的物联网场景，包括流媒体或大数据。

With MATLAB® and related data analysis products you perform analyses and gain insight into your data in a fraction of the time required with spreadsheets or traditional programming languages such as C, C++, or Visual Basic.
These products combine a powerful numeric engine and programming environment with interactive tools for statistical analysis, image processing, ** processing, and other domains. You can:
Access data from files, spreadsheets, databases, test equipment, data acquisition hardware, other software, or the Web
Explore your data to identify trends, test hypotheses, and estimate uncertainty
Create customized algorithms, visualizations, and models and publish customized reports
Share your analysis tools as MATLAB code or as standalone desktop or Web applications

**数以百万计的工程师和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康监控设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


强大处理
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从简单基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。


图形处理
MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
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