Exponenta Banner

Генерация кода и ускоряющая поддержка

Сгенерируйте код С из кода MATLAB® и Simulink®, и используйте графические процессоры, чтобы ускорить обработку

Можно сгенерировать код С из MATLAB и проектов модели Simulink. Некоторые блоки Communications Toolbox™ и Системные объекты оказывают поддержку для генерации кода C, когда вы используете их с MATLAB Coder™. Можно ускорить код при прототипировании, Communications Toolbox включает некоторые функции, которые могут выполниться на Графическом процессоре (GPU).

Генерация кода C/C++.  После того, как вы разработаете свое приложение, можно сгенерировать портативный исходный код C/C++, независимые исполняемые файлы или автономные приложения из кода MATLAB и моделей Simulink. Генерация кода C/C++ позволяет вам запустить свою симуляцию на машинах, которым не установили MATLAB и ускорять обработку, в то время как вы работаете в MATLAB. Для списка функций Communications Toolbox, которые поддерживают генерацию кода C/C++, смотрите Функции и Системные объекты, Поддерживающие генерацию кода C. Вам нужен MATLAB Coder, чтобы сгенерировать код C/C++. Для получения дополнительной информации смотрите, Генерируют код С от Видео кода MATLAB.

Ускорение графического процессора Кода.  Чтобы ускорить ваш код при прототипировании, Communications Toolbox включает некоторые функции, которые могут выполниться на Графическом процессоре (GPU). Можно использовать gpuArray (Parallel Computing Toolbox) функция, чтобы передать данные графическому процессору и затем вызвать gather (Parallel Computing Toolbox) функция, чтобы получить выходные данные из графического процессора. Для списка функций Communications Toolbox, которые поддерживают генерацию кода графического процессора, см. Список Поддержки графического процессора Массивов для Системных объектов. Вам нужен Parallel Computing Toolbox™, чтобы включить поддержку графического процессора.

Приложения

MATLAB CoderСгенерируйте код С или MEX-функцию из кода MATLAB

Функции

codegenСгенерируйте код C/C++ из кода MATLAB
gatherПередайте распределенный массив или gpuArray к локальной рабочей области
gpuArrayМассив сохранен на графическом процессоре

Темы

Сгенерируйте код С из кода MATLAB

Подготовьте код MATLAB к генерации кода и сгенерируйте код C-MEX и исполняемый файл C.

Сгенерируйте код С из модели Simulink

Создайте исполняемый файл и запустите исполняемый файл в MATLAB.

Сгенерируйте код С в командной строке (MATLAB Coder)

Сгенерируйте код C/C++ 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).

Необходимые условия для глубокого обучения для MATLAB Coder (MATLAB Coder)

Установите продукты и сконфигурируйте среду для генерации кода для нейронных сетей для глубокого обучения.

Поддержка графического процессора релизом (Parallel Computing Toolbox)

Поддержка NVIDIA® архитектуры графического процессора релизом MATLAB.

Сопутствующая информация

Рекомендуемые примеры

Simulation Acceleration Using System Objects, MATLAB Coder and Parallel Computing Toolbox

Ускорение симуляции Используя системные объекты, MATLAB Coder и Parallel Computing Toolbox

Три способа ускорить симуляцию коммуникационных алгоритмов в MATLAB®. В частности, это демонстрирует эффекты что использующий Системные объекты, MATLAB к генерации кода C и запуски параллельной обработки (использующий parfor MATLAB функция), имеют на скорости симуляции.

Открыть скрипт
End to End System Simulation Acceleration Using GPUs

Вплотную ускорение системной симуляции Используя графические процессоры

Сравнение четырех методов, которые могут использоваться, чтобы ускорить симуляции частоты ошибок по битам (BER) с помощью Системных объектов в программном обеспечении MATLAB® Communications Toolbox™. Маленькая система, на основе сверточного кодирования, иллюстрирует эффект генерации кода, использующей продукт MATLAB® Coder™, выполнение параллельного цикла с помощью parfor в продукте Parallel Computing Toolbox™, комбинации генерации кода и parfor, и основанные на графическом процессоре Системные объекты.

Открыть скрипт
Using GPUs To Accelerate Turbo Coding Bit Error Rate Simulations

Используя графические процессоры, чтобы ускорить симуляции частоты ошибок по битам турбокодирования

Используйте графические процессоры, чтобы существенно ускорить симуляции частоты ошибок по битам. Турбокоды формируют магистраль многих современных систем связи. Из-за интенсивного объема расчета, вовлеченного в Турбо Декодер и значительный объем испытаний, требуемых для допустимой симуляции частоты ошибок по битам, Турбо Декодер является идеальным кандидатом на ускорение графического процессора. Смотрите "Параллельное Конкатенированное Сверточное Кодирование: Турбокоды" пример, который объясняет цепь обработки данных, для получения дополнительной информации о Турбокодах.

Открыть скрипт
DVB-S.2 System Simulation Using a GPU-Based LDPC Decoder System Object

Системная симуляция DVB-S.2 Используя основанный на графическом процессоре системный объект декодера LDPC

Используйте основанную на графическом процессоре Систему Декодера LDPC object™, чтобы увеличить скорость симуляции системы связи. Повышение производительности проиллюстрировано путем моделирования части ETSI (Европейский институт стандартизации электросвязи) EN 302 307 стандарт для Широковещательной передачи, Interactive Services, Сбора Новостей и других широкополосных спутниковых приложений (DVB-S.2) [1]. Для получения дополнительной информации об использовании Системных объектов, чтобы симулировать систему DVB-S.2 смотрите Ссылку DVB-S.2, Включая Кодирование LDPC. У вас должна быть пользовательская лицензия Parallel Computing Toolbox™, чтобы использовать основанный на графическом процессоре Декодер LDPC.

Скрипт Open Live Script

Документация Communications Toolbox

Поддержка