展開

生成コードを NVIDIA^® Tegra^® ハードウェアターゲットに展開する

GPU Coder™ を MATLAB^® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson™ and NVIDIA DRIVE^® Platforms と共に使用して、組み込みの NVIDIA GPU に MATLAB アルゴリズムを展開できます。具体的には、Windows^® システムまたは Linux^® システムで NVIDIA Jetson および DRIVE ファミリのボードをターゲットにすることができます。このサポートパッケージによって、NVIDIA ターゲットとリモートで通信して、プロトタイピングを目的とした周辺デバイスを制御できます。MATLAB エントリポイント関数は、ハードウェアのライブ接続がホストコンピューターから切断された場合でも実行を継続するスタンドアロンの実行可能ファイルとして展開されます。

このサポートパッケージをインストールするには、MATLAB のアドオンエクスプローラーを使用します。サポートされる開発プラットフォームの詳細については、Install and Setup Prerequisites for NVIDIA Boardsを参照してください。

メモ

R2021a 以降、GPU Coder Support Package for NVIDIA GPUs の名称は、MATLAB Coder Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE Platforms になりました。R2021a でこのサポートパッケージを使用するには、MATLAB Coder 製品がインストールされていなければなりません。

関数

`packNGo`	移動を目的とした生成されたコードの ZIP ファイルへのパッケージ化
`codegen`	MATLAB コードから C/C++ コードを生成する
`jetson`	Create connection to NVIDIA Jetson hardware
`drive`	Create connection to NVIDIA DRIVE hardware

オブジェクト

`coder.hardware`	MATLAB コードから C/C++ コード生成用ハードウェアボード構成オブジェクトを作成します。
`jetson`	Connection to NVIDIA Jetson hardware
`drive`	Connection to NVIDIA DRIVE hardware

トピック

MATLAB

NVIDIA ハードウェアでの実行可能ファイルのビルドと実行
MATLAB コマンドラインから組み込み NVIDIA ボードをターゲットにします。
GPU Coder アプリを使用した NVIDIA ハードウェアでの実行可能ファイルのビルドと実行
GPU Coder アプリを使用して組み込み NVIDIA ボードをターゲットにします。
他の開発環境への生成コードの移動
生成されたファイルを、標準の zip ユーティリティを使用して移動および解凍可能な圧縮ファイルにパッケージ化する。
NVIDIA Jetson プラットフォームでの GPU プロファイリング
Jetson プラットフォームで生成された CUDA^® コードのパフォーマンスを解析して最適化する。

Simulink

NVIDIA 組み込みボードのターゲット化
ビルドして NVIDIA GPU ボードに展開する。
数値的等価性テスト
モデルと生成されたコードのシミュレーション結果を比較する。
エクスターナルモードを使用したパラメーターの調整と信号の監視
開発用コンピューターとターゲットハードウェアの間の TCP/IP 通信チャネルで、パラメーターを調整し、信号を監視します。
Generate CUDA ROS Node from Simulink (ROS Toolbox)
Configure Simulink^® Coder to generate and build a CUDA ROS node from a Simulink model.
Lane and Vehicle Detection in ROS Using YOLO v2 Deep Learning Algorithm (ROS Toolbox)
Use deep convolutional neural networks inside a ROS enabled Simulink model to perform lane and vehicle detection.
Sign Following Robot Using YOLOv2 Detection Algorithm with ROS in Simulink (ROS Toolbox)
Use Simulink to control a simulated robot running on a separate ROS-based simulator and generate CUDA-optimized code for the ROS node, from the Simulink model, and deploy it to the localhost device.

ビルドプロセス管理

Configure CMake Build Process
Specify CMake toolchain definition for building generated code.

注目の例

MATLAB Coder Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE Platforms 入門

この例では、NVIDIA® の組み込みボードで MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson™ and NVIDIA DRIVE® Platforms を使用する方法を示します。この例では、単純なベクトル加算アルゴリズムを使用して次のことを説明します。

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NVIDIA Jetson Nano での Raspberry Pi Camera Module V2 を使用したソーベルエッジ検出

この例では、NVIDIA® Jetson™ Nano に接続された Raspberry Pi® Camera Module V2 からのイメージをキャプチャして処理する方法を示します。MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE® Platforms を使用すると、Camera Module V2 からのイメージをキャプチャして MATLAB 環境に持ち込んで処理することができます。この例では、この機能を使用してソーベルエッジ検出アルゴリズムを開発する方法を学習します。

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NVIDIA DRIVE でのセマンティックセグメンテーション

この例では、深層学習を使用するイメージセグメンテーションアプリケーションの CUDA® 実行可能ファイルを生成して展開する方法について説明します。これは MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson™ and NVIDIA DRIVE™ Platforms を使用して、NVIDIA DRIVE™ プラットフォーム上に実行可能ファイルを展開します。この例では、ホストコンピューターでコード生成を実行し、生成されたコードを、サポートパッケージのリモートビルド機能を使用して、ターゲットプラットフォーム上でビルドします。詳細については、セマンティックセグメンテーションネットワークのコード生成を参照してください。

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NVIDIA Jetson TX2 開発者キットで不均一な背景の照度を除去するトップハットフィルター処理

この例では、GPU Coder™ Support Package for NVIDIA GPUs を使用して、Image Processing Toolbox™ アルゴリズムを NVIDIA® Jetson TX2 ボードに展開する方法を説明します。この概念を説明するための例として、関数 imtophat (Image Processing Toolbox) を使用します。この関数は、グレースケールイメージに対してモルフォロジートップハットフィルター処理を実行します。トップハットフィルター処理を実行するとイメージのモルフォロジーオープニングが計算され (imopen (Image Processing Toolbox) を使用)、次に元のイメージから結果が減算されます。生成された CUDA® コードでは、GPU での演算を高速化するために共有メモリが使用されます。

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NVIDIA Jetson TX2 プラットフォームでの Web カメライメージの展開と分類

この例では、GPU Coder™ Support Package for NVIDIA GPUs を使用して、DAGNetwork オブジェクトから CUDA® コードを生成し、その生成コードを NVIDIA® Jetson® TX2 ボードに展開する方法を説明します。この例では、resnet50 深層学習ネットワークを使用して、USB Web カメラのビデオストリームのイメージを分類します。

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ウェーブレット解析と深層学習を使用した NVIDIA Jetson への信号分類器の展開

この例では、連続ウェーブレット変換 (CWT) と事前学習済みの畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して人間の心電図 (ECG) 信号を分類する CUDA® 実行可能ファイルを生成および展開する方法を説明します。

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NVIDIA Jetson Xavier NX 組み込みプラットフォームでのグランドプレーンのセグメント化と障害物の検出

Jetson Xavier 上の 3 次元 LiDAR データについてグランドプレーンをセグメント化して車両近くの障害物を見つける。

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Keyword Spotting in Audio Using MFCC and LSTM Networks on NVIDIA Embedded Hardware from Simulink

Deploy a Simulink® model on the NVIDIA® Jetson™ board for keyword spotting in audio data. This example identifies the keyword(YES) in the input audio data using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and a pretrained Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network.

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Deploy and Classify Webcam Images on NVIDIA Jetson Platform from Simulink

Deploy a Simulink® model on the NVIDIA® Jetson™ board for classifying webcam images. This example classifies images from a webcam in real-time by using the pretrained deep convolutional neural network, ResNet-50. The Simulink model in the example uses the camera and display blocks from the MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE™ Platforms to capture the live video stream from a webcam and display the prediction results on a monitor connected to the Jetson platform.

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NVIDIA Jetson でのビデオの霧修正の展開および実行

この例では、ビデオベースの霧修正アプリケーション向け CUDA® 実行可能ファイルを生成して展開する方法を示します。この例では、MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE Platforms が MATLAB 関数VideoReader用に提供する展開可能なコード生成機能を示します。この例では、ビデオファイルの内容を読み取り、霧修正操作を実行し、出力ビデオを NVIDIA® ハードウェアに表示する CUDA アプリケーションを生成します。

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GPU Coder を使用した NVIDIA ターゲットでのプロセッサインザループ実行

この例では、MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson™ and NVIDIA DRIVE™ Platforms を使用して、GPU Coder™ 製品が NVIDIA DRIVE および Jetson ハードウェアプラットフォーム上で PIL 実行を行うことができるようにする方法を示します。この例では、GPU Coder の "霧修正のための GPU コード生成" の例を使用して、PIL 実行を実証します。詳細については、霧の修正を参照してください。

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NVIDIA Jetson プラットフォームのシリアルポート経由でのデータの読み取りと書き込み

この例では、MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson® and NVIDIA DRIVE® を使用して、Jetson ボードの UART ポート経由でシリアルデータの読み取りと書き込みを行う方法を示します。

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NVIDIA Jetson プラットフォームでの UDP によるデータ送受信

この例では、MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson® and NVIDIA DRIVE® を使用して、Jetson ボード上のネットワーク経由で UDP データを送受信する方法を示します。

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Send and Receive MAVLink Packets on Jetson Boards

Use MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson® and NVIDIA DRIVE® to send and receive MAVLink packets on a Jetson board via serial from a Pixhawk board.

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Onboard Computer Path Planning Interface for PX4 SITL Deployable on NVIDIA Jetson

Demonstrates enabling and interfacing onboard computer path planning with PX4® Software-in-the-Loop (SITL).

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Unreal Engine から NVIDIA Jetson へのカメラデータ、深度データ、およびセマンティックセグメンテーションデータのストリーミング

この例では、Simulink® の "Video Send" ブロックを使用して、シミュレートされたカメラデータ、深度データ、およびセマンティックセグメンテーションラベルデータを Unreal Engine® シーンから NVIDIA® Jetson™ ハードウェアにストリーミングする方法を示します。次に、受信データストリームごとに個別のモデルを展開して、Jetson プラットフォームに接続されたモニター上で受信データストリームを可視化する方法を示します。展開されるモデルには、MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE® Platforms の "Network Video Receive" ブロックと "SDL Video Display" ブロックが含まれます。

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MODBUS TCP/IP Communication Between Client and Server Devices Using NVIDIA Jetson TX2 Hardware

Use the MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson® and NVIDIA DRIVE® Platforms to implement MODBUS® TCP/IP communication between MODBUS client and server devices. It also shows how to communicate between the two devices in four modes of operation, Client Read, Client Write, Server Read, and Server Write.

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Jetson 上の IP カメラストリームからの深層学習車両検出器

この例では、車両検出を実行する Simulink® モデルから、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して CUDA® アプリケーションを開発する方法を説明します。この例では、IP カメラストリームを入力として受け取り、フレーム内の車両を検出します。この例では、Computer Vision Toolbox™ の "YOLO v2 深層学習を使用したオブジェクト検出" の例の事前学習済み車両検出ネットワークを使用します。詳細については、YOLO v2 深層学習を使用したオブジェクトの検出 (Computer Vision Toolbox)を参照してください。