GPU Coder™ генерирует оптимизированный CUDA^® код из MATLAB^® код и Simulink^® модели. Сгенерированный код включает ядра CUDA для parallelizable частей вашего глубокого обучения, компьютерного зрения и алгоритмов обработки сигналов. Для высокой производительности вызовы сгенерированного кода оптимизировали 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 это может быть скомпилировано для рабочих столов, серверов и графических процессоров, встроенных в NVIDIA Джетсон^®, ДИСК NVIDIA^®, и другие платформы. Можно использовать сгенерированный CUDA в MATLAB, чтобы ускорить нейронные сети для глубокого обучения и другие в вычислительном отношении интенсивные фрагменты алгоритма. GPU Coder позволяет вам включить рукописный код CUDA в свои алгоритмы и в сгенерированный код.

Когда используется с Embedded Coder^®, GPU Coder позволяет вам проверить числовое поведение сгенерированного кода с помощью программного обеспечения в цикле (SIL) и процессор в цикле (PIL) тестирование.