После того, как вы разработаете свое приложение с помощью Computer Vision Toolbox™, можно сгенерировать оптимизированный код CUDA для NVIDIA®графический процессор (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 в вычислительном отношении интенсивные фрагменты кода MATLAB в машинном обучении, глубоком обучении или других приложениях. У вас должны быть MATLAB Coder™ и GPU Coder™, чтобы сгенерировать код CUDA.
Чтобы использовать в своих интересах выигрыши в производительности, предлагаемые современным графическим процессором, определенные функции Computer Vision Toolbox могут работать на графическом процессоре. Эта поддержка требует Parallel Computing Toolbox™.
GPU Environment Check и приложение установки (GPU Coder)
Проверьте и настройте среду генерации кода графического процессора.
Генерация кода при помощи приложения GPU Coder (GPU Coder)
Сгенерируйте код CUDA из кода MATLAB при помощи приложения GPU Coder.
Генерация кода Используя интерфейс командной строки (GPU Coder)
Сгенерируйте код CUDA из кода MATLAB при помощи codegen команда.
Запустите функции MATLAB на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox)
Сотни функций в MATLAB и других тулбоксах запускаются автоматически на графическом процессоре, если вы предоставляете a gpuArray Аргумент (Parallel Computing Toolbox).
Поддержка графического процессора релизом (Parallel Computing Toolbox)
Поддержка NVIDIA архитектуры графического процессора релизом MATLAB.
