Con MATLAB y Simulink, puede diseñar, simular, probar, verificar y desplegar algoritmos de IA para optimizar el rendimiento y funcionalidad de sistemas integrados complejos.
Uso de MATLAB y Simulink para desplegar IA integrada
Descubra cómo preparar modelos de IA y generar código automáticamente para desplegar aplicaciones de IA integrada en CPU, GPU, FPGA y más. Explore tutoriales, ejemplos y vídeos con consejos prácticos sobre IA integrada con MATLAB y Simulink.
Despliegue en CPU y microcontroladores
Genere código C/C++ optimizado y portátil a partir de modelos entrenados de Machine Learning y Deep Learning con MATLAB Coder y Simulink Coder.
Despliegue en GPU
Genere código CUDA® optimizado para redes de Deep Learning entrenadas con GPU Coder, y despliegue en equipos de escritorio, servidores y GPU integradas.
Deploy to FPGAs and SoCs
Prototype and implement deep learning networks on FPGAs and SoCs with Deep Learning HDL Toolbox. Generate custom deep learning processor IP cores and bitstreams with HDL Coder.
Deploy to NPUs
Generate optimized code for NPUs like Qualcomm Hexagon and Infineon PPU in AURIX TC4x.
AI Model Compression
Compress deep neural networks with quantization, projection, or pruning to reduce memory footprint and increase inference performance.
Despliegue en FPGA y SoC
Realice prototipado de redes de Deep Learning e impleméntelas en FPGA y SoC con Deep Learning HDL Toolbox. Genere secuencias de bits y núcleos PI de procesadores de Deep Learning personalizados con HDL Coder.
AI Verification
AI verification applies rigorous methods like the W-shaped process to ensure intended behaviors and prevent unintended ones.
Comprima modelos de IA
Comprima redes neuronales profundas con cuantización, proyección o poda para reducir la superficie de memoria y aumentar el rendimiento de la inferencia.
Descubra cómo nuestros clientes integran IA con MATLAB y Simulink
Productos
Obtenga más información sobre los productos utilizados en aplicaciones de IA integrada.
