GPU Coder™ генерирует оптимизированный CUDA^® код из MATLAB^® код и Simulink^® модели. Сгенерированный код включает ядра CUDA для параллелизируемых частей вашего глубокого обучения, компьютерного зрения и алгоритмов обработки сигналов. Для высокой эффективности сгенерированный код вызывает оптимизированную NVIDIA^® Библиотеки CUDA, включая TensorRT, cuDNN, cuFFT, cuSolver и cuBLAS. Код может быть интегрирован в ваш проект как исходный код, статические библиотеки или динамические библиотеки, и его можно скомпилировать для рабочих столов, серверов и графических процессоров, встроенных на NVIDIA Jetson, NVIDIA DRIVE и других платформах. Можно использовать сгенерированный CUDA в MATLAB, чтобы ускорить нейронные сети для глубокого обучения и другие вычислительно интенсивные фрагменты вашего алгоритма. GPU Coder позволяет включать рукописный код CUDA в алгоритмы и в сгенерированный код.

При использовании с Embedded Coder^®, GPU Coder позволяет вам проверить численное поведение сгенерированного кода через проверку ПО в цикле (SIL) и по процессору в цикле (PIL).