ディープラーニングのモデルを開発・学習させた後は、それを大規模なシステムに組み込んで使ってみたいと考えるのではないでしょうか。

MATLAB では、単一のソースから、NVIDIA^® GPU、Intel^® および Arm^® CPU、FPGA または SoCデバイスといったさまざまな組み込みハードウェアプラットフォームや、クラウドまたはエッジデバイスに、ディープラーニングのモデルを展開できます。元のモデルを書き換えることもできます。

言うまでもなく、展開オプションは、消費電力やフットプリント (必要とするメモリ) の要件に最も準拠したものを選択します。トレードオフを考慮する必要もあるかもしれません。たとえば、重要な考慮事項のひとつに、レイテンシ (通信の遅延時間) があります。高速カメラを使用するような光学システム、特に安全性を重視する場合は、低レイテンシが必要になるでしょう。