После того, как вы разработаете свое приложение с помощью Computer Vision Toolbox™, можно сгенерировать оптимизированный код CUDA для NVIDIA® графические процессоры из кода MATLAB. Код может быть интегрирован в ваш проект как исходный код, статические библиотеки или динамические библиотеки, и может использоваться для прототипирования на графических процессорах. Можно использовать сгенерированный CUDA в MATLAB, чтобы ускорить в вычислительном отношении интенсивные фрагменты кода MATLAB в машинном обучении, глубоком обучении или других приложениях. У вас должны быть MATLAB Coder™ и GPU Coder™, чтобы сгенерировать код CUDA.
Чтобы использовать в своих интересах выигрыши в производительности, предлагаемые современным графическим процессором (GPU), определенные функции Computer Vision Toolbox могут работать на графическом процессоре. Эта поддержка требует Parallel Computing Toolbox™.
GPU Environment Check и приложение установки (GPU Coder)
Проверьте и настройте среду генерации кода графического процессора.
Генерация кода при помощи приложения GPU Coder (GPU Coder)
Сгенерируйте код С CUDA из кода MATLAB при помощи приложения GPU Coder.
Генерация кода Используя интерфейс командной строки (GPU Coder)
Сгенерируйте код С CUDA из кода MATLAB при помощи codegen команда.
Запустите функции MATLAB на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox)
Сотни функций в MATLAB и других тулбоксах запускаются автоматически на графическом процессоре, если вы предоставляете a gpuArray Аргумент (Parallel Computing Toolbox).
Поддержка графического процессора релизом (Parallel Computing Toolbox)
Поддержка NVIDIA архитектуры графического процессора релизом MATLAB.