ディープラーニング・画像処理、組み込みビジョン、レーダー等の計算コストの高い演算が必要とされる分野では、GPUコンピューティングによりアルゴリズムの高速化を実現できます。GPU Coder™は、MATLAB®のコードから最適化されたCUDA®コードを自動生成することができ、NVIDIA® Jetson、NVIDIA Drive、Jetson、Tesla®等のNVIDIA GPU上で処理を高速化できます。
このホワイトペーパーでは、MATLABコードから最適化されたCUDAコードを生成する方法をご紹介します。
- GPUコード生成のためのMATLABコードの準備
- 生成されたCUDAコードをNVIDIA GPU上で生成、テスト、配布
- パフォーマンス向上のためのコード最適化
ディープラーニングを利用した道路標識の検出を例として、ワークフローを解説します。また、MATLABと他のディープラーニングのフレームワークを比較して、GPUのパフォーマンスベンチマークもご紹介します。