Exponenta Banner
exponenta event banner

Поддержка генерации и ускорения кода

Создание кода C из кода MATLAB ® и Simulink ® и использование графических процессоров для ускорения обработки

Код C можно создать на основе моделей MATLAB и Simulink. Некоторые блоки Communications Toolbox™ и системные объекты обеспечивают поддержку генерации кода C при их использовании с MATLAB Coder™. Вы можете ускорить процесс создания прототипа кода, Communications Toolbox включает некоторые функции, которые могут выполняться графическим процессором (GPU).

Создание кода C/C + +  . После разработки приложения можно создать переносной исходный код C/C + +, автономные исполняемые файлы или автономные приложения из кода MATLAB и моделей Simulink. Генерация кода C/C + + позволяет выполнять моделирование на машинах, на которых не установлен MATLAB, и ускорить обработку во время работы в MATLAB. Список функций Communications Toolbox, поддерживающих генерацию кода C/C + +, см. в разделе Функции и системные объекты, поддерживающие генерацию кода C. Для создания кода C/C + + необходим кодер MATLAB. Дополнительные сведения см. в разделе Создание кода C из видео кода MATLAB.

Ускорение кода графического процессора.  Чтобы ускорить процесс создания прототипа кода, Communications Toolbox включает некоторые функции, которые могут выполняться графическим процессором (GPU). Вы можете использовать gpuArray Функция (Parallel Computing Toolbox) для передачи данных в графический процессор и последующего вызова gather Функция (Parallel Computing Toolbox) для извлечения выходных данных из графического процессора. Список функций Communications Toolbox, поддерживающих создание кода графического процессора, см. в разделе Список поддержки массивов графического процессора для системных объектов. Для поддержки графического процессора необходима Toolbox™ параллельных вычислений.

Приложения

Кодер MATLABСоздание кода C или функции MEX из кода MATLAB

Функции

codegenСоздание кода C/C + + из кода MATLAB
gatherПеренос распределенного массива или gpuArray в локальную рабочую область
gpuArrayМассив, хранящийся на графическом процессоре

Темы

Создание кода C из кода MATLAB

Подготовьте код MATLAB для генерации кода и создайте код C-MEX и исполняемый файл C.

Создание кода C на основе модели Simulink

Создайте исполняемый файл и запустите его в MATLAB.

Создание кода C в командной строке (кодер MATLAB)

Создайте код C/C + + из кода MATLAB с помощью codegen команда.

Выполнение функций MATLAB на графическом процессоре (панель инструментов параллельных вычислений)

Сотни функций в MATLAB и других панелях инструментов запускаются автоматически на графическом процессоре, если вы поставляете gpuArray(Панель инструментов параллельных вычислений).

Предпосылки для глубокого обучения с помощью кодера MATLAB (MATLAB Coder)

Установка продуктов и настройка среды для создания кода для сетей глубокого обучения.

Поддержка графического процессора по выпуску (панель инструментов параллельных вычислений)

Поддержка архитектур графического процессора NVIDIA ® в выпуске MATLAB.

Связанная информация

Характерные примеры

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

Ускорение моделирования с использованием системных объектов, кодера MATLAB и панели инструментов параллельных вычислений

Три способа ускорения моделирования коммуникационных алгоритмов в MATLAB ®. В частности, в нем показаны эффекты, связанные с использованием системных объектов, генерацией кода MATLAB-C и параллельными прогонами обработки (с использованием MATLAB).parfor функция) имеют по скорости моделирования.

Открыть сценарий
End to End System Simulation Acceleration Using GPUs

Ускорение моделирования системы от конца к концу с помощью графических процессоров

Сравнение четырех методов, которые могут быть использованы для ускорения моделирования частоты битовых ошибок (BER) с использованием системных объектов в программном обеспечении MATLAB ® Communications Toolbox™. Небольшая система, основанная на сверточном кодировании, иллюстрирует эффект генерации кода с использованием продукта MATLAB ® Coder™, параллельное выполнение цикла с использованиемparfor в продукте Parallel Computing Toolbox™ сочетание генерации кода и parforи системные объекты на основе графического процессора.

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

Использование графических процессоров для ускорения моделирования частоты битовых ошибок турбокодирования

Используйте графические процессоры для резкого ускорения моделирования частоты битовых ошибок. Турбокоды составляют магистраль многих современных систем связи. Из-за интенсивного объема вычислений в турбодекодере и огромного количества испытаний, необходимых для моделирования допустимой частоты битовых ошибок, турбодекодер является идеальным кандидатом для ускорения GPU. Дополнительные сведения о турбокодах см. в примере «Параллельное конкатенированное сверточное кодирование: турбокоды», в котором описывается цепочка обработки данных.

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

DVB-S.2 Моделирование системы с использованием системного объекта декодера LDPC на основе GPU

Используйте системный object™ LDPC-декодера на основе графического процессора для увеличения скорости моделирования системы связи. Повышение производительности иллюстрируется моделирующей частью стандарта ETSI (Европейский институт телекоммуникационных стандартов) EN 302 307 для вещания, интерактивных услуг, сбора новостей и других широкополосных спутниковых приложений (DVB-S.2) [1]. Дополнительные сведения об использовании системных объектов для моделирования системы DVB-S.2 см. в разделе DVB-S.2 Link, включая кодирование LDPC. Для использования декодера LDPC на базе графического процессора необходимо иметь лицензию пользователя Parallel Computing Toolbox™.

Открыть сценарий в реальном времени

Документация по инструментам связи

Поддержка