Чтобы использовать Coder™ графического процессора для создания кода CUDA ®, необходимо установить и настроить следующие продукты. Инструкции по настройке см. в разделе Настройка необходимых продуктов.
MATLAB ® (обязательно).
MATLAB Coder™ (обязательно).
Параллельные вычисления Toolbox™ (обязательно).
Simulink ® (требуется для генерации кода из моделей Simulink).
Компьютерное зрение Toolbox™ (рекомендуется).
Toolbox™ глубокого обучения (требуется для глубокого обучения).
Встроенный кодер ® (рекомендуется).
Toolbox™ обработки изображений (рекомендуется).
Simulink Coder (требуется для генерации кода из моделей Simulink).
Пакет поддержки интерфейса кодера GPU для библиотек глубокого обучения (требуется для глубокого обучения).
Пакет поддержки кодеров MATLAB для платформ NVIDIA ® Jetson и NVIDIA DRIVE (требуется для развертывания во встраиваемых системах, таких как NVIDIA Jetson и Drive).
Инструкции по установке продуктов MathWorks ® см. в документации по установке MATLAB для вашей платформы. Если вы установили MATLAB и хотите проверить, какие другие продукты MathWorks установлены, введитеver в окне команд MATLAB. Чтобы установить пакеты поддержки, используйте проводник Add-On в MATLAB.
Если MATLAB установлен по пути, содержащему не 7-битные символы ASCII, например японские символы, кодер GPU не работает, поскольку не может найти функции библиотеки генерации кода.
Графический процессор NVIDIA поддерживает CUDA с совместимым графическим драйвером. Дополнительные сведения см. в разделе Графические процессоры CUDA (NVIDIA).
Для просмотра требований к вычислительным возможностям CUDA для создания кода см. следующую таблицу.
| Цель | Вычислительные возможности |
|---|---|
CUDA MEX | См. раздел Поддержка графического процессора по версии. |
Исходный код, статическая или динамическая библиотека и исполняемые файлы | 3.2 или выше. |
Приложения для глубокого обучения с 8-разрядной целочисленной точностью | 6.1, 6.3 или выше. |
Приложения для глубокого обучения с полуконкретностью (16-разрядная плавающая точка) | 5.3, 6.0, 6.2 или выше. |
Графический процессор ARM ® Mali.
Для устройства Mali GPU Coder поддерживает генерацию кода только для сетей глубокого обучения.
Компилятор C/C + +:
Linux ® | Windows ® |
|---|---|
Компилятор GCC C/C + +. Поддерживаемые версии см. в разделе Поддерживаемые и совместимые компиляторы | Microsoft ® Visual Studio ® 2013 |
Microsoft Visual Studio 2015 | |
Microsoft Visual Studio 2017 | |
Microsoft Visual Studio 2019 |
Для CUDA MEX генератор кода использует компилятор NVIDIA и библиотеки, установленные с MATLAB. Автономный код (статическая библиотека, динамически связанная библиотека или исполняемая программа) создает дополнительные требования к программному обеспечению.
| Название программного обеспечения | Информация |
|---|---|
Инструментарий CUDA | Кодер графического процессора был протестирован с помощью набора инструментов CUDA v9.x-v11.0. Сведения о загрузке набора инструментов CUDA см. в разделе Архив набора инструментов CUDA (NVIDIA). |
Библиотека глубоких нейронных сетей NVIDIA CUDA (cuDNN) для графических процессоров NVIDIA | Для основного устройства GPU кодер GPU был протестирован с помощью cuDNN версии 8.1.0. Для загрузки cuDNN см. cuDNN (NVIDIA). |
NVIDIA TensorRT™ высокопроизводительный оптимизатор выводов и библиотека среды выполнения | Для устройства главного GPU кодер GPU был протестирован с помощью TensorRT версии 7.2.x. Для загрузки TensorRT см. TensorRT (NVIDIA). |
Вычислительная библиотека ARM для графических процессоров Мали | Кодер GPU был протестирован с v19.05. Дополнительные сведения см. в разделе Библиотека вычислений (ARM). |
Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) | Требуется для глубоких примеров обучения. В качестве примеров, нацеленных на графические процессоры NVIDIA на хост-компьютере разработки, используйте OpenCV v3.1.0. Для примеров, направленных на графические процессоры ARM, используйте OpenCV v2.4.9 на целевом оборудовании ARM. Дополнительные сведения см. в разделе OpenCV. |
