matlab 2021a_正版软件
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产品描述

使用期限租赁和* 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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为任意目标生成 HDL 代码
使用高层次综合合成技术,将硬件可实现的 MATLAB 或 Simulink 模型编译为可读、可追溯且可模型的 VHDL 或 Verilog HDL 代码。此代码经过了优化,可以跨任意
FPGA、ASIC 或 SoC 硬件进行移植。
无论您的硬件设计经验是否丰富,都可以生成高质量的 HDL 代码。通过高层级操作,您可以加快研究硬件架构的折中方案,以实现目标并自动生成 HDL 代码和接口。
基于模型的设计合作
借助 Simulink,算法开发人员可以与硬件、软件和模拟设计合作。他们可以使用同一个的模型来设计、研究折衷方案,并在开始实施之前验证系统架构。
直接通过这些模型生成 HDL 代码让您可以适应需求变化,并且可在 VHDL 或 Verilog、模型以及需求之间保持可追溯性。
matlab 2021a
MATLAB GPU 计算支持可适用
于运行NVIDIA CUDA 的GPU
在支持 NVIDIA CUDA 的GPU 上执行 MATLAB 计算
*成为 CUDA® 程序员,MATLAB® 即可让您能够使用 NVIDIA® GPU 来加速 AI、深度学习和其他计算密集型分析。使用 MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox™,您可以:
直接在 MATLAB 中调用 NVIDIA GPU,有 500 多个内置函数可供使用。
使用 MATLAB worker 和 MATLAB Parallel Server™ 访问台式机、计算集群和云上的多GPU。
使用 GPU Coder™ 直接从 MATLAB 生成 CUDA 代码,以便部署到数据中心、云和嵌入式设备。
使用 GPU Coder 从 MATLAB 生成 NVIDIA TensorRT™ 代码,实现低延迟和高吞吐量的推理。
将 MATLAB AI 应用程序部署到配备 NVIDIA GPU的数据中心,与使用 MATLAB Production Server™ 的企业系统集成。
matlab 2021a
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。
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MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据,实施控制策略,并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿:
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上,根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是,传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反,您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动控制回路的性能,远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度,以及检测管道泄漏的位置和数量。
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