MathWorks erweitert Deep-Learning-Funktionen in Release 2018b der MATLAB- und Simulink-Produktfamilien

Natick, Massachusetts, United States - (18 Sep 2018)

MathWorks stellt heute Release 2018b von MATLAB und Simulink vor. Das Release enthält wesentliche Erweiterungen für Deep Learning sowie neue Funktionen und Fehlerbehebungen in allen Produktfamilien. Die neue Deep Learning Toolbox, welche die Neural Network Toolbox ersetzt, bietet Ingenieuren und Wissenschaftlern ein Framework für Entwurf und Implementierung tiefer neuronaler Netze. Jetzt können Bildverarbeitungs-, Computer-Vision-, Signalverarbeitungs- und Systemingenieure MATLAB nutzen, um komplexe Netzarchitekturen leichter zu entwerfen und die Leistung ihrer Deep-Learning-Modelle zu steigern.

MathWorks ist vor Kurzem der ONNX-Community beigetreten, um sich für die Interoperabilität einzusetzen sowie die Zusammenarbeit zwischen Anwendern von MATLAB und anderen Deep-Learning-Frameworks zu ermöglichen. Mit der neuen ONNX-Konvertierungsfunktion in R2018b können Ingenieure Modelle von unterstützten Frameworks wie PyTorch, MxNet und TensorFlow importieren und dorthin exportieren. Dank dieser Interoperabilität können in MATLAB trainierte Modelle auch in anderen Frameworks verwendet werden. Ebenso können in anderen Frameworks trainierte Modelle in MATLAB eingebunden werden, wo dann Aufgaben wie das Debugging, die Validierung und der Einsatz auf Embedded-Plattformen durchgeführt werden können. Außerdem bietet R2018b sorgfältig ausgewählte Referenzmodelle, auf die mithilfe einer einzigen Codezeile zugegriffen werden kann. Weitere Importfunktionen ermöglichen die Verwendung von Modellen aus Caffe und Keras-TensorFlow.

„Da Deep Learning in verschiedensten Branchen immer häufiger zum Einsatz kommt, ist es notwendig, es breit verfügbar, zugänglich und anwendbar für Ingenieure und Wissenschaftler mit unterschiedlichen Spezialisierungen zu machen“, erklärt David Rich, MATLAB Marketing Director bei MathWorks. „Jetzt können Deep-Learning-Einsteiger und -Experten mit MATLAB lernen, Methoden anwenden und fortgeschrittene Forschungsarbeiten durchführen. Hierfür können sie einen integrierten Deep-Learning-Workflow nutzen von der Forschung über Prototypen bis hin zu Produktionsanwendungen.“

Mit R2018b bietet MathWorks eine höhere Produktivität für Anwender und verbessert die Benutzerfreundlichkeit für Deep-Learning-Workflows in R2018b:

  • Die Deep Network Designer App, mit der Anwender komplexe Netzarchitekturen erstellen oder komplexe vortrainierte Netze für das Transfer Learning verändern können
  • Höhere Leistung beim Trainieren von Netzen über die Möglichkeiten von Desktop-PCs hinaus durch Unterstützung von Cloud-Anbietern mit MATLAB Deep Learning Container auf NVIDIA GPU Cloud und den MATLAB-Referenzarchitekturen für Amazon Web Services und Microsoft Azure
  • Erweiterte Unterstützung fachspezifischer Workflows, wie Apps für die Ground-Truth-Kennzeichnung von Audio- und Videodaten und anwendungsspezifische Datastores, welche die Arbeit mit großen Datenmengen erleichtern und beschleunigen

Mit dem Update in R2018b trägt der GPU Coder noch mehr zur Verbesserung der Inferenzleistung bei, indem NVIDIA-Bibliotheken unterstützt werden und Optimierungen wie Auto-Tuning, Layer-Fusion und Pufferminimierung hinzukommen. Ebenfalls hinzugekommen ist die Unterstützung für die Bereitstellung auf Intel- und ARM-Plattformen mit Intel MKL-DNN und der ARM Compute Library.

R2018b ist ab sofort verfügbar und enthält unter anderem Updates in den Bereichen Code-Generierung, Signalverarbeitung und Kommunikation sowie Verifikation und Validierung. Informationen zu allen neuen Funktionen und Fehlerbehebungen für die MATLAB- und Simulink-Produktfamilien, sehen Sie im Video R2018b Highlights. 

Über MathWorks

MathWorks ist der führende Anbieter von Software für mathematische Berechnungen. MATLAB, „the Language of Technical Computing“, ist eine Programmierumgebung für die Algorithmen-Entwicklung, die Analyse und Visualisierung von Daten sowie für numerische Berechnungen. Simulink ist eine grafische Entwicklungsumgebung für die Simulation und das Model-Based Design von dynamischen Mehrdomänen-Systemen und Embedded Systemen. Ingenieure und Wissenschaftler weltweit setzen diese Produktfamilien ein, um die Forschung sowie Innovationen und Entwicklungen in der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Elektronik, dem Finanzwesen, der Biotechnologie und weiteren Industriezweigen zu beschleunigen. MATLAB- und Simulink sind zudem an den Universitäten und Instituten wichtige Lehr- und Forschungswerkzeuge. MathWorks wurde 1984 gegründet und beschäftigt mehr als 4000 Mitarbeiter in 16 Ländern. Der Hauptsitz des Unternehmens ist Natick, Massachusetts, in den USA. Lokale Niederlassungen in der D-A-CH Region befinden sich in Aachen, Bern, München und Stuttgart. Weitere Informationen finden Sie unter de.mathworks.com.

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