После разработки приложения с помощью Computer Vision Toolbox™ можно сгенерировать оптимизированный код CUDA для NVIDIA®модуль обработки графики (GPU) из кода MATLAB. Код может быть интегрирован в ваш проект как исходный код, статические библиотеки или динамические библиотеки, и может использоваться для прототипирования на графических процессорах. Можно использовать сгенерированный CUDA в MATLAB, чтобы ускорить вычислительно интенсивные фрагменты кода MATLAB в машинном обучении, глубоком обучении или других приложениях. Для генерации кода CUDA необходимо иметь MATLAB Coder™ и GPU Coder™.
Чтобы воспользоваться преимуществами эффективности, предлагаемыми современным графическим процессором, некоторые функции Computer Vision Toolbox могут работать на графическом процессоре. Для этой поддержки требуется Parallel Computing Toolbox™.
Приложение GPU Environment Check и Setup (GPU Coder)
Проверьте и настройте окружение генерации кода GPU.
Генерация кода при помощи приложения GPU Coder (GPU Coder)
Сгенерируйте код CUDA C из кода MATLAB с помощью приложения GPU Coder.
Генерация кода с использованием интерфейса командной строки (GPU Coder)
Сгенерируйте код CUDA C из кода MATLAB при помощи codegen команда.
Запуск функций MATLAB на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox)
Сотни функций в MATLAB и других тулбоксах запускаются автоматически на графическом процессоре, если вы поставляете gpuArray (Parallel Computing Toolbox) аргумент.
Поддержка графического процессора по версии (Parallel Computing Toolbox)
Поддержка архитектур графических процессоров NVIDIA при помощи релиз.