コード生成と高速化のサポート

MATLAB^® コードと Simulink^® から C コードを生成し、GPU を使用して処理を高速化

MATLAB モデルおよび Simulink モデルの設計から C コードを生成できます。一部の Communications Toolbox™ ブロックと System object は、MATLAB Coder™ と共に使用するときに、C コード生成に対するサポートを提供します。プロトタイピング中にコードの速度を上げることができます。Communications Toolbox には、グラフィックス処理装置 (GPU) で実行できるいくつかの関数が含まれています。

C/C++ コード生成. アプリケーションを開発した後に、MATLAB コードおよび Simulink モデルから移植可能な C/C++ ソースコード、スタンドアロンの実行可能ファイル、またはスタンドアロンアプリケーションを生成できます。C/C++ コード生成では、MATLAB がインストールされていないマシンでシミュレーションを実行したり、MATLAB で作業しているときに処理の速度を上げることができます。C/C++ コード生成をサポートする Communications Toolbox の機能の一覧については、C コード生成をサポートする関数と System objectを参照してください。C/C++ コードを生成するには、MATLAB Coder が必要です。詳細については、MATLAB コードからの C コードの生成のビデオを参照してください。

GPU コードの高速化. プロトタイピング中にコードの速度を上げるために、Communications Toolbox には、グラフィックス処理装置 (GPU) で実行できるいくつかの関数が含まれています。関数 gpuArray (Parallel Computing Toolbox) を使用してデータを GPU に転送してから、関数 gather (Parallel Computing Toolbox) を呼び出して GPU から出力データを取得できます。C/C++ コード生成をサポートする Communications Toolbox の機能の一覧については、System object の GPU 配列のサポートリストを参照してください。GPU サポートを有効にするには、Parallel Computing Toolbox™ が必要です。

アプリ

MATLAB Coder

MATLAB コードからの C コードまたは MEX 関数の生成

関数

`codegen`	MATLAB コードから C/C++ コードを生成する
`gather`	分散配列または gpuArray をローカルワークスペースに転送
`gpuArray`	GPU に格納される配列

トピック

What is C Code Generation from MATLAB?
Introduces code generation support.
MATLAB コードからの C コードの生成
コード生成用の MATLAB コードを準備し、C-MEX コードと C 実行可能ファイルを生成します。
Simulink モデルからの C コードの生成
実行可能ファイルをビルドし、MATLAB 内で実行可能ファイルを実行します。
コマンドラインでの C コードの生成 (MATLAB Coder)
codegen コマンドを使用した MATLAB コードからの C/C++ コードの生成。
GPU を使用したシミュレーションの高速化
GPU ベースの System object、GPU 使用のガイドライン。
GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)
gpuArray 引数を指定して関数を自動的に GPU で実行する。
MATLAB Coder を使用した深層学習の前提条件 (MATLAB Coder)
製品をインストールし、深層学習ネットワークのコード生成用の環境を構成します。
GPU 計算の要件 (Parallel Computing Toolbox)
NVIDIA^® GPU アーキテクチャのサポート。

注目の例

Simulation Acceleration Using MATLAB Coder and Parallel Computing Toolbox

Two ways to accelerate the simulation of communications algorithms in MATLAB®. It showcases the runtime performance effects of using MATLAB to C code generation and parallel processing runs (using the MATLAB parfor (Parallel Computing Toolbox) function). For a comprehensive look at all possible acceleration techniques, see Accelerating MATLAB Algorithms and Applications article.

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GPU を使用したエンドツーエンドシステムシミュレーションの高速化

この例では、MATLAB® Communications Toolbox™ ソフトウェアの System object を使用して、ビット誤り率 (BER) シミュレーションを高速化するために使用できる 4 つの手法の比較を説明します。畳み込み符号化に基づき、小規模なシステムによる MATLAB® Coder™ 製品を使用したコード生成の効果、Parallel Computing Toolbox™ 製品の parfor を使用した並列ループ実行、コード生成と parfor の組み合わせ、GPU ベースの System object を示します。

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GPU の使用によるターボ符号化ビットエラーレートのシミュレーションの高速化

この例では、GPU を使用してビットエラーレートのシミュレーションを大幅に高速化する方法について示します。ターボ符号は多くの通信システムの基本です。ターボ復号化器で大量の計算を実行し、有効なビットエラーレートシミュレーションのために試行を数多く行う必要があるため、ターボ復号化器が GPU 高速化を実現する理想的な候補となります。並列連接畳み込み符号化: ターボ符号の例を参照してください。この例のデータ処理連鎖の説明でターボ符号の詳細を確認できます。

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GPU ベースの LDPC 復号化器 System object を使用した DVB-S.2 システムシミュレーション

この例では、GPU ベースの LDPC 復号化器 System object™ を使用して通信システムシミュレーションを高速化する方法を示します。パフォーマンスの向上は、ブロードキャスティング、双方向サービス、ニュースギャザリングおよびその他のブロードバンド衛星活用 (DVB-S.2) のための ETSI (欧州電気通信標準化機構) EN 302 307 規格の一部をモデル化することで示されます [1]。DVB-S.2 システムのシミュレートで System object を使用する場合の詳細については、DVB-S.2 リンク (Simulink での LDPC 符号化を含む)を参照してください。GPU ベースの LDPC 復号化器を使用するには、Parallel Computing Toolbox™ のユーザーライセンスが必要です。

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5G LDPC Block Error Rate Simulation Using the Cloud or a Cluster

Use the cloud or a cluster for block error rate (BLER) simulation of low-density parity-check (LDPC) coding for the 5G NR downlink shared transport channel (DL-SCH).

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