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Parallel Computing
Steigern Sie die Geschwindigkeit bei nichtlinearen Problemen durch Angabe von Gradienten oder durch Gradientenschätzung mittels Parallel Computing.
Améliorez les performances des problèmes non linéaires en fournissant des gradients ou en utilisant le calcul parallèle pour estimer les gradients.
Zusammen mit Fortschritten bei GPUs und im Parallel Computing sind CNNs eine wichtige Technologie, die neuen Entwicklungen beim automatisierten Fahren und in der Gesichtserkennung zugrunde liegt.
Associés aux progrès dans le domaine des GPU et du calcul parallèle, ils constituent une technologie essentielle qui va rendre possible de nouveaux développements en matière de conduite automatisée et de reconnaissance faciale.
Hohe Skalierbarkeit und Leistung durch die Nutzung von Linux Clustering und die Leistungsfähigkeit des Parallel Computing
Hautes performances et évolutivité optimale grâce aux fonctions de cluster de Linux et à la puissance du calcul parallèle
Dokumentation In der Dokumentation lernen Sie Parallel Computing Toolbox-Funktionen und -Features kennen.
Consultez notre documentation pour connaître les fonctions et les caractéristiques de Parallel Computing Toolbox, notamment les notes de version et des exemples.
Mit dem Server können Anwendungen, die für große Probleme mit Hilfe von Parallel Computing Toolbox entwickelt wurden, auf Computer-Clustern ausgeführt werden.
Le serveur active les applications développées à l'aide de Parallel Computing Toolbox afin d'exploiter les clusters d'ordinateurs pour les problèmes importants.
Und mit der Parallel Computing Toolbox können Sie berechnungs- und datenintensive Probleme mithilfe von Mehrkern-Prozessoren, GPUs und Computer-Clustern lösen.
Et avec Parallel Computing Toolbox, résolvez des problèmes qui font appel à des calculs intensifs à l'aide de processeurs multicœurs, de GPU et de clusters d'ordinateurs.
CUDA ist NVIDIA's Parallel Computing Architektur, die es ermöglicht dramatische Steigerungen bei den Berechnungen zu erzielen, indem die pure Kraft der GPU (graphics processing unit) genutzt wird.
CUDA est une architecture de traitement parallèle développée par NVIDIA permettant de décupler les performances de calcul du système en exploitant la puissance des processeurs graphiques (GPU).
Parallele Build-Vorgänge im Accelerator-Modus ermöglichen schnellere Diagrammaktualisierungen in umfangreichen Modellreferenzhierarchien (hierfür ist die Parallel Computing Toolbox erforderlich)
Compilations parallèles permettant d'accélérer la mise à jour des diagrammes pour les grandes hiérarchies de références de modèles dans le cadre de configurations en mode Accelerator (exige Parallel Computing Toolbox)
Für große oder komplexe Simulink-Modelle können Sie die Testausführung beschleunigen, indem Sie Tests parallel ausführen. Dies erfordert die Parallel Computing Toolbox.
Pour tester des modèles Simulink complexes ou de grande taille, si vous disposez de Parallel Computing Toolbox, vous pouvez accélérer les tests en les exécutant en parallèle.
Erfahren Sie mehr über Parallel Computing in der Cloud mit MATLAB
Apprenez à faire du calcul parallèle sur le cloud avec MATLAB
Ist die Parallel Computing Toolbox vorhanden, können diese Funktionen Berechnungen auf die verfügbaren parallelen Berechnungsressourcen verteilen. So beschleunigen Sie nicht nur einfach Ihre MATLAB- oder Simulink-basierte Analyse bzw. Simulation, sondern auch die Codegenerierung für große Simulink-Modelle.
En présence de Parallel Computing Toolbox, ces fonctions peuvent distribuer les calculs parmi les ressources informatiques parallèles disponibles, permettant d'accélérer à la fois les tâches de simulation ou d'analyse MATLAB et Simulink mais aussi la génération de code pour des grands modèles Simulink.
Mit der Parallel Computing Toolbox können MATLAB-Anwender die NVIDIA Technologien für Berechnungen auf dem Grafikprozessor (GPU Computing) nutzen, ohne sich zunächst in Low-Level GPU Computing Bibliotheken einarbeiten zu müssen.
Avec la solution Parallel Computing Toolbox, les utilisateurs de MATLAB peuvent exploiter les technologies NVIDIA de calcul par le GPU sans passer par des bibliothèques de bas niveau.
Um die Trainingsleistung zu optimieren, können Sie parallele Simulationen in der Cloud, in Computer-Clustern und auf GPUs (mit der Parallel Computing Toolbox und MATLAB Parallel Server) ausführen.
Pour améliorer les performances de l'apprentissage, vous pouvez exécuter plusieurs simulations en parallèle sur le cloud, sur des clusters et sur des GPU (avec Parallel Computing Toolbox et MATLAB Parallel Server).
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