GPU Coder

Сгенерируйте код CUDA для NVIDIA графические процессоры

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.

Запуск

Изучите основы GPU Coder

Проект алгоритма MATLAB для графического процессора

Синтаксис языка MATLAB и функции для генерации кода

Создание ядра

Структуры алгоритма и шаблоны, которые создают ядра графического процессора CUDA

Производительность

Диагностируйте проблемы генерации кода, улучшите время выполнения кода и уменьшайте использование памяти сгенерированного кода

Глубокое обучение для GPU Coder

Сгенерируйте код CUDA для глубоких нейронных сетей

Развертывание

Разверните сгенерированный код в NVIDIA Tegra® аппаратные цели

GPU Coder Поддерживаемые аппаратные средства

Поддержка стороннего оборудования, такого как Диск NVIDIA и платформы Джетсона