병렬 연산 및 클라우드

로컬에서 여러 GPU를 사용하거나 클라우드를 사용하여 딥러닝을 확장하고, 여러 신경망을 대화형 방식이나 일괄 처리 작업으로 훈련시킵니다.

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 여러 GPU, 클러스터 및 클라우드에서 심층 신경망을 훈련시킵니다. 로컬에서 여러 GPU를 사용하거나 클러스터를 사용하여 딥러닝을 확장하고, 여러 신경망을 대화형 방식이나 일괄 처리 작업으로 훈련시킵니다. 옵션에 대한 자세한 내용은 Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud 항목을 참조하십시오.

도움말 항목

Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud
Explore options for deep learning with MATLAB^® in parallel and using multiple GPUs, locally or in the cloud.
Deep Learning with Big Data
Train deep neural networks using large amounts of data.
Run Experiments in Parallel
Run multiple simultaneous trials or one trial at a time on multiple workers. (R2020b 이후)
복수의 GPU에서 MATLAB을 사용한 딥러닝
로컬 또는 클라우드에 있는 복수의 GPU를 사용하여 심층 신경망 훈련 속도를 높입니다.
Run Custom Training Loops on a GPU and in Parallel
Speed up custom training loops by running on a GPU, in parallel using multiple GPUs, or on a cluster.
Resolve GPU Memory Issues
Troubleshoot errors when MATLAB cannot allocate the requested GPU memory.
Deep Learning in the Cloud
Access MATLAB in the cloud for deep learning.
클라우드에서 딥러닝 데이터 사용하기

클라우드에 데이터를 업로드하는 워크플로의 예제입니다.
Cloud AI Workflow Using MathWorks Cloud Center

Example workflows for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using MathWorks Cloud Center.
- Train Network on Amazon Web Services Using MathWorks Cloud Center
- Use Experiment Manager in the Cloud with MathWorks Cloud Center
Cloud AI Workflow Using the Deep Learning Container

Example workflows for training, importing data, and optimizing a deep neural network in the cloud using the Deep Learning Container.

추천 예제

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