Mathworks.今天宣布从中获取新的GPU加速集装箱nvidia gpu云（NGC）DGX系统的容器注册表和其他支持的NGC平台。研究人员和开发人员现在可以使用MATLAB的深度学习工作流程，并在NVIDIA DGX系统中使用多个GPU，或在支持的云服务提供商上，并在PC和工作站上选择NVIDIA GPU。
构建AI解决方案的研究人员和开发人员需要访问云和HPC资源以最大限度地减少培训时间。使用来自NGC的GPU加速MATLAB容器，用户可以显着加速深度学习网络培训，以及使用MATLAB应用和工具创建，修改，可视化和分析深度学习网络。
“NGC提供了对NVIDIA GPU加速系统和云服务的完全集成和优化软件的简单访问，”NVIDIA加速计算总监Paresh Kharya表示。“新的MATLAB容器在所有支持的NGC平台上提供突破性的性能，帮助开发人员专注于创建创新的AI解决方案。”
Matlab深入学习。（信用：Mathworks）
“加速深度学习是获得AI项目的关键，但迁移到云或HPC资源的过程可能是复杂和时间的，”Matlab Marketing总监大卫富裕，Matlabs Mathworks表示。“预配置容器消除了软件安装和集成时间，这改善了对新计算环境中MATLAB的访问。现在，NGC用户社区可以访问Matlab及其集成的深度学习工作流程，从研究到原型到生产。“
2018年9月，MathWorks推出了Matlab和Simulink的发布，其中包含对产品系列的深度学习，新功能和错误修复的显着增强。替换神经网络工具箱的新型深度学习工具箱，为工程师和科学家提供了设计和实施深神经网络的框架。
2018B发布，通过支持NVIDIA GPU云和Matlab参考体系结构的Matlab Deep Seather Contract，以及亚马逊Web服务和Microsoft Azure的Matlab参考架构，还通过支持云供应商来提高桌面功能超出桌面功能之外的网络培训性能。
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