Exponenta Banner
exponenta event banner

Создание ядра

Структуры и шаблоны алгоритмов, создающих ядра графических процессоров CUDA ®

Технология генерации кода GPU Coder™ производит ядра CUDA для алгоритмов. Ядра CUDA - это функции, выполняемые на устройстве графического процессора NVIDIA ®. Эти ядра выполняются многими потоками GPU параллельно. Эффективно сопоставляя ресурсоемкие части алгоритма с ядрами, вы можете воспользоваться преимуществами повышения производительности, обеспечиваемыми вычислительной технологией GPU.

Алгоритмы можно писать программно с помощью MATLAB ® или графически в среде Simulink ®. Кодер графического процессора можно запустить для создания ядер CUDA для определенных структур и шаблонов алгоритмов в коде MATLAB или для моделей Simulink, содержащих функциональные блоки MATLAB. Поскольку генерация кода тесно интегрирована с модулями выполнения и моделирования MATLAB и Simulink, ядра, сгенерированные в исходном коде и исполняемых программах, соответствуют функциональному поведению выполнения кода MATLAB и симуляции Simulink с высокой степенью точности.

Часто просматриваемые темы

Характерные примеры

Feature Extraction Using SURF

Извлечение элементов с помощью SURF

Распознавание объектов с использованием ускоренных надежных элементов (SURF) состоит из трех этапов: извлечение элементов, описание элементов и сопоставление элементов. В этом примере выполняется извлечение элемента, которое является первым шагом алгоритма SURF. Используемый здесь алгоритм основан на реализации библиотеки OpenSURF. В этом примере показано, как можно использовать Coder™ графического процессора для решения проблемы интенсивного вычисления с помощью генерации кода CUDA ®.

Открыть сценарий
Feature Matching

Сопоставление функций

Создайте CUDA ® MEX из кода MATLAB ® и выполните сопоставление функций между двумя изображениями. В этом примере используется matchFeatures Функция (Computer Vision Toolbox) из Toolbox™ обработки изображений позволяет сопоставить дескрипторы элементов между двумя изображениями, которые повернуты и масштабированы относительно друг друга. Дескрипторы элементов двух изображений обнаруживаются и извлекаются с помощью алгоритма ускоренных надежных элементов (SURF).

Открыть сценарий
Lane Detection on the GPU by Using the houghlines Function

Обнаружение полосы движения на GPU с помощью функции houghlines

Создайте CUDA ® MEX для функции MATLAB ®, которая может обнаруживать и выводить границы маркеров полос на изображении. Пример принимает изображение RGB в качестве входных данных и использует ordfilt2(Панель инструментов обработки изображений), hough(Панель инструментов обработки изображений), houghpeaks(Панель инструментов обработки изображений), и houghlines(Панель инструментов обработки изображений), которые являются частью Toolbox™ обработки изображений для создания выходного изображения полосы движения.

Открыть сценарий
Edge Detection with Sobel Method in Half-Precision

Обнаружение краев с помощью метода Собеля при полуконкретности

Демонстрирует обнаружение краев в изображении с функцией CUDA ® MEX, созданной из функции MATLAB ®. Алгоритм обнаружения краев реализован с типом данных с полупрецизионной точностью.

Открыть сценарий
GPU Code Generation for Lane Detection in Simulink

Создание кода GPU для определения полосы движения в Simulink

Создайте код CUDA ® для модели Simulink ®, которая может обнаруживать и выводить границы маркера полосы движения на изображении. В этом примере в качестве входных данных используется изображение RGB. imresize(Панель инструментов обработки изображений), rgb2gray, ordfilt2(Панель инструментов обработки изображений), hough(Панель инструментов обработки изображений), houghpeaks(Панель инструментов обработки изображений), и houghlinesФункции (Панель инструментов обработки изображений), которые являются частью Toolbox™ обработки изображений для обнаружения разметки полосы движения. В этом примере подробно рассматривается определение полосы движения на GPU с помощью функции houghlines.

Открыть сценарий
GPU Code Generation for a Fog Rectification Simulink Model

Формирование кода GPU для модели Simulink для исправления тумана

Типичная реализация алгоритма устранения тумана. В примере используется conv2, im2gray, и imhist(Панель инструментов обработки изображений). Этот пример близко следует примеру Fog Rectification. Этот пример иллюстрирует следующие концепции: Проверка среды графического процессора.

Открыть сценарий

Документация по кодеру GPU

Поддержка