После разработки приложения с помощью Computer Vision Toolbox™ можно создать оптимизированный код CUDA для графического процессора (GPU) NVIDIA ® на основе кода MATLAB. Код может быть интегрирован в проект в виде исходного кода, статических библиотек или динамических библиотек и может использоваться для создания прототипов на графических процессорах. Вы можете использовать сгенерированную CUDA в MATLAB для ускорения ресурсоемких частей кода MATLAB в машинном обучении, глубоком обучении или других приложениях. Для создания кода CUDA необходимо иметь Coder™ MATLAB Coder™ и GPU.
Чтобы воспользоваться преимуществами производительности, предоставляемыми современным графическим процессором, некоторые функции Computer Vision Toolbox могут выполняться на графическом процессоре. Эта поддержка требует Toolbox™ параллельных вычислений.
Приложение проверки и установки среды графического процессора (кодер графического процессора)
Проверьте и настройте среду генерации кода графического процессора.
Создание кода с помощью приложения кодера графического процессора (GPU Coder App)
Создайте код CUDA C из кода MATLAB с помощью приложения GPU Coder.
Создание кода с помощью интерфейса командной строки (кодер графического процессора)
Создание кода CUDA 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).
Поддержка графического процессора по выпуску (панель инструментов параллельных вычислений)
Поддержка архитектур NVIDIA GPU в выпуске MATLAB.