Как использовать GPU Coder™ для CUDA® генерация кода, необходимо установить и настройка следующие продукты. Инструкции по установке см. в разделе Настройка необходимых продуктов.
MATLAB® (обязательно).
MATLAB Coder™ (обязательно).
Parallel Computing Toolbox™ (обязательно).
Simulink® (требуется для генерации кода из моделей Simulink).
Computer Vision Toolbox™ (рекомендуемый).
Deep Learning Toolbox™ (требуется для глубокого обучения).
Embedded Coder® рекомендуется.
Image Processing Toolbox™ (рекомендуемый).
Simulink Coder (требуется для генерации кода из моделей Simulink).
GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries поддерживает пакет (необходим для глубокого обучения).
Пакет поддержки MATLAB CODER для NVIDIA® Платформы Jetson и NVIDIA DRIVE (требуются для развертывания во целевых процессорах, таких как NVIDIA Jetson и Drive).
Инструкции по установке MathWorks® продукты документацию по установке MATLAB для вашей платформы. Если вы установили MATLAB и хотите проверить, какие другие продукты MathWorks установлены, введите ver в Командном Окне MATLAB. Для установки пакетов поддержки используйте Add-On Explorer в MATLAB.
Если MATLAB установлен на пути, который содержит не 7-битные символы ASCII, такие как японские символы, GPU Coder не работает, потому что он не может найти функции библиотеки генерации кода.
Графический процессор NVIDIA с поддержкой CUDA с совместимым графическим драйвером. Для получения дополнительной информации смотрите графические процессоры CUDA (NVIDIA).
Для просмотра требований к вычислительным возможностям CUDA для генерации кода см. следующую таблицу.
| Цель | Вычислительные возможности |
|---|---|
MEX CUDA | См. раздел Поддержка графического процессора по релизу. |
Исходный код, статическая или динамическая библиотека и исполняемые файлы | 3.2 или выше. |
Применения глубокого обучения с 8-битной целочисленной точностью | 6.1, 6.3 или выше. |
Применения глубокого обучения с половинной точностью (16-битная плавающая точка) | 5,3, 6,0, 6,2 или выше. |
РУКА® Графический процессор Mali.
Для устройства Mali GPU Coder поддерживает генерацию кода только для нейронных сетей для глубокого обучения.
Компилятор C/C + +:
Linux® | Windows® |
|---|---|
Компилятор GCC C/C + +. Для поддерживаемых версий смотрите Поддерживаемые и совместимые компиляторы | Microsoft® Визуальная студия® 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) генерации имеет дополнительные требования к программному обеспечению.
| Имя программного обеспечения | Информация |
|---|---|
Набор инструментальных средств CUDA | GPU Coder был протестирован с помощью набора инструментальных средств CUDA v9.x-v11.0. Загрузку набора инструментальных средств CUDA см. в разделе Архив набора инструментальных средств CUDA (NVIDIA). |
Библиотека глубоких нейронных сетей NVIDIA CUDA (cuDNN) для графических процессоров NVIDIA | Для хост-устройства графический процессор, GPU Coder был протестирован с cuDNN v8.1.0. Для загрузки cuDNN смотрите cuDNN (NVIDIA). |
NVIDIA TensorRT™ оптимизатор вывода высокой эффективности и библиотеку времени выполнения | Для хост-устройства графический процессор, GPU Coder был протестирован с TensorRT v7.2.x. Для загрузки TensorRT смотрите TensorRT (NVIDIA). |
Вычислительная библиотека ARM для графических процессоров Mali | GPU Coder был протестирован с v19.05. Для получения дополнительной информации см. «Вычислительная библиотека» (ARM). |
Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) | Требуется для глубокого обучения примеров. Для примеров, ориентированных на графические процессоры NVIDIA на компьютере разработчика хоста, используйте OpenCV v3.1.0. Для примеров, нацеленных на графические процессоры ARM, используйте OpenCV v2.4.9 на целевом компьютере ARM. Для получения дополнительной информации см. OpenCV. |
Набор инструментальных средств CUDA
