Сгенерируйте код CUDA® от простой функции MATLAB® при помощи GPU Coder™. Реализация Множества Мандельброта при помощи стандартных команд MATLAB действует как функция точки входа. Этот пример использует codegen команда, чтобы сгенерировать MEX-функцию, которая работает на графическом процессоре. Можно запустить MEX-функцию, чтобы проверять на ошибки времени выполнения.

Выполните генерацию кода для приложения классификации изображений, которое использует глубокое обучение. Это использует codegen команда, чтобы сгенерировать MEX-функцию, которая запускает предсказание при помощи сетей классификации изображений, таких как MobileNet-v2, ResNet и GoogLeNet.

Интегрируйте GPU Coder™ в Simulink®. GPU Coder не поддержан для блоков Simulink, но можно все еще усилить графические процессоры в Simulink путем генерации динамически подключаемой библиотеки (dll) использование GPU Coder и затем интеграция его в блок Simulink при помощи coder.ExternalDependency API. Обнаружение ребра Sobel используется в качестве примера, чтобы продемонстрировать эту концепцию.

Интегрируйте код CUDA®, сгенерированный для нейронной сети для глубокого обучения в Simulink®. Графический процессор coder™ не поддерживает генерацию кода для блоков Simulink, но можно все еще использовать вычислительную мощность графических процессоров в Simulink путем генерации динамически подключаемой библиотеки (dll) с GPU Coder и затем интеграции его в Simulink как Блок s-function при помощи Legacy Code Tool. Для получения дополнительной информации см. legacy_code. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, пример использует Обнаружение Маршрута, Оптимизированное с GPU Coder. Исходный пример использовал файл C++ с функциями OpenCV, чтобы считать системы координат, чертить маршруты и наложить информацию о частоте кадров о видеовыходе. Этот пример использует блоки Simulink от Системы Компьютерного зрения Toolbox™, чтобы выполнить те же операции.