Deep Learning on an Intel Processor with MKL-DNN
Learn how you can generate code from a trained deep neural network in MATLAB® for Intel® processors that support the Advanced Vector Extension 2 (AVX2) instruction set like the Intel Xeon family of processors. Pedestrian detection is used as the deep learning application example and the generated code is deployed on an Intel Xeon processor.
The generated code leverages the Intel MKL-DNN library, which is an open source performance library for deep learning applications, providing vectorized and threaded building blocks optimized for Intel architectures. The neural network for pedestrian detection is shown running on an Intel Xeon E5 v3 processor at about 30 fps.
Related Products
Learn More
Featured Product
GPU Coder
Sélectionner un site web
Choisissez un site web pour accéder au contenu traduit dans votre langue (lorsqu'il est disponible) et voir les événements et les offres locales. D’après votre position, nous vous recommandons de sélectionner la région suivante : .
Vous pouvez également sélectionner un site web dans la liste suivante :
Comment optimiser les performances du site
Pour optimiser les performances du site, sélectionnez la région Chine (en chinois ou en anglais). Les sites de MathWorks pour les autres pays ne sont pas optimisés pour les visites provenant de votre région.
Amériques
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asie-Pacifique
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)