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。

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