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许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
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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。
*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。
金融预测和建模
运动MATLAB的应用程序，只需移动鼠标并点击，，即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法。
MATLAB提供了DSGE 模型界面来预测关键经济变量的。
根据 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。
品定价
使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权（exotic option）的价格和敏感度指标变量，远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。
选择多种方法（例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型）来对期权进行定价，包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封**期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产品。
并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 GPU。
与 Numerix 进行交互。
保险和精算学
分析大数据集，创建定制的精算模型，并使用并行化轻松加快模拟运算速度。
以 MATLAB 为平台，针对 Solvency II 构建自定义风险模型。
对多种保险产品（如变额年金、低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。
Simulink 用于 HDL 代码生成和验证
*编写 HDL 代码即可探索、实现和验证 FPGA、SoC 或 ASIC 设计。
进行**层设计和探索，之后直接通过 MATLAB® 或 Simulink® 生成并验证 HDL，以用于 FPGA、ASIC 或片上系统 (SoC) 原型或生产项目。
为任意FPGA、ASIC 或 SoC 硬件生成优化且可读的 VHDL® 或 Verilog®
连接系统级设计与子系统级
使用高质量的硬件模型构建硬件子系统，用于数高质量、DSP、无线通信、控制和视觉处理
自动引导转换为**数，或为器件目标器件生成原生浮点运算
直接从 Simulink 和 MATLAB 部署至原型硬件并进行调试
算法模型和测试用例 可复用
图像处理和计算机视觉应用程序
直接在 MATLAB 中执行各种图像处理和计算机视觉任务，包括：
3D图像处理工作流程
对象检测、跟踪和识别
图像分割和配准
点云处理
立体视觉
与开源集成
直接与开源集成。您可以重复使用其他编程语言编写的代码，创建 MATLAB 支持的响应式，或使用直接从 MATLAB 生成的无差错嵌入式 C 代码进行硬件编程。
直接相机访问以及图像和视频导入
通过硬件支持包连接到相机。您可以从帧捕捉器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机和更多设备中获取实时图像和视频。
MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置函数和应用程序访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法加载到内存的大数据集。
性能
使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行处理工作流程，而*重新编写算法。
在云端或您的浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox™，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。
部署
借助 MATLAB，您可以使用 C/C++ 和 HDL 代码；在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法；开发成像系统。
MATLAB 的GPU Coder™生成优化的 CUDA® 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。您可以在 MATLAB 中使用生成的 CUDA 代码，加速 MATLAB 代码中计算量密集型部分。
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