Создание ядра из моделей Simulink

Блоки Simulink, которые создают CUDA^® Ядра графического процессора

GPU Coder™ генерирует и выполняет оптимизированные ядра CUDA от Simulink^® модели, содержащие MATLAB^® Функциональные блоки. Сгенерированный код вызывает оптимизированный NVIDIA^® Библиотеки CUDA, включая cuFFT, cuSolver, cuBLAS, cuDNN и TensorRT. Можно использовать сгенерированный код CUDA в Simulink для выполнения ускорения симуляции, быстрого прототипирования на всех устройствах графического процессора NVIDIA и HIL-тестирования.

Параметры конфигурации Simulink

расширить все

Темы

Ускорение симуляции при помощи GPU Coder

Улучшите скорость симуляции с помощью графических процессоров NVIDIA.

Генерация кода из моделей Simulink с помощью GPU Coder

Сгенерируйте код CUDA из моделей Simulink с помощью GPU Coder.

Целевые платы NVIDIA для встраиваемых систем

Сборка и развертывание на платах графических процессоров NVIDIA.

Численная проверка эквивалентности

Сравните результаты моделирования и сгенерированного кода моделирования.

Настройка параметров и контроль сигналов при помощи режима external mode

Настройки параметров и мониторинг сигналов через канал связи TCP/IP между компьютером разработчика и целевым компьютером.

Рекомендуемые примеры

GPU Code Generation for Lane Detection in Simulink

Генерация кода GPU для обнаружения маршрута в Simulink

Сгенерируйте код CUDA ® для модели Simulink ®, которая может обнаруживать и выводить контуры маркера маршрута на изображение. Этот пример принимает изображение RGB как вход и использует imresize (Image Processing Toolbox), rgb2gray, ordfilt2 (Image Processing Toolbox), hough (Image Processing Toolbox), houghpeaks (Image Processing Toolbox), и houghlines (Image Processing Toolbox) функции, входящие в Image Processing Toolbox™, для обнаружения разметки маршрута. Этот пример внимательно следит за обнаружением маршрута на графическом процессоре при помощи функции houghlines.

Открыть скрипт

GPU Code Generation for a Fog Rectification Simulink Model

Генерация кода GPU для модели Simulink с выпрямлением тумана

Типичная реализация алгоритма выпрямления тумана. В примере используются conv2, im2gray, и imhist (Image Processing Toolbox) функции. Этот пример тесно соответствует примеру выпрямления тумана. Этот пример иллюстрирует следующие концепции: Верификация окружения GPU.

Открыть скрипт

Документация по GPU Coder

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация