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딥러닝 코드 생성

C/C++, CUDA® 또는 HDL 코드 생성과 딥러닝 신경망 배포

사전 훈련된 심층 신경망용 코드를 생성합니다. 다양한 실행 환경을 사용하여 MATLAB® 또는 Simulink®에서 알고리즘 시뮬레이션을 가속화할 수 있습니다. 지원 패키지를 사용하여 타깃 하드웨어에 C/C++, CUDA 및 HDL 코드를 생성하고 배포할 수도 있습니다.

계층의 가중치, 편향 및 활성화를 낮은 정밀도로 스케일링된 정수 데이터형으로 양자화하여 심층 신경망의 메모리 사용량과 계산 요구 사항을 감소시키려면 Deep Learning Toolbox™를 Deep Learning Toolbox Model Quantization Library 지원 패키지와 함께 사용하십시오. 그런 다음 양자화된 이러한 신경망에서 C/C++, CUDA 또는 HDL 코드를 생성할 수 있습니다.

MATLAB Coder™ 또는 Simulink Coder를 Deep Learning Toolbox와 함께 사용하여 데스크탑 또는 임베디드 타깃에서 실행되는 MEX 또는 독립형 CPU 코드를 생성합니다. Intel® MKL-DNN 라이브러리 또는 ARM® Compute Library를 사용하는, 생성된 독립형 코드를 배포할 수 있습니다. 또는 타사 라이브러리 함수를 호출하지 않는 일반 CPU 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU Coder™를 Deep Learning Toolbox와 함께 사용하여 데스크탑 또는 임베디드 타깃에서 실행되는 CUDA MEX 또는 독립형 CUDA 코드를 생성합니다. CUDA 심층 신경망 라이브러리(cuDNN), TensorRT™ 고성능 추론 라이브러리 또는 Mali GPU용 ARM Compute Library를 사용하는, 생성된 독립형 CUDA 코드를 배포할 수 있습니다.

Deep Learning HDL Toolbox™를 Deep Learning Toolbox와 함께 사용하여 사전 훈련된 신경망을 위한 HDL 코드를 생성합니다. 생성된 HDL 코드를 Intel과 Xilinx® FPGA 및 SoC 기기에 배포할 수 있습니다.

Workflow diagram for code generation from deep neural networks.

범주

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