GPU Coder 入門

GPU Coder™ は、最適化された CUDA^® コードを MATLAB^® コードおよび Simulink^® モデルから生成します。生成されるコードには、深層学習、組み込み型ビジョン、レーダー、および信号処理アルゴリズムの並列化が可能な部分についての CUDA カーネルが含まれています。高いパフォーマンスを実現するために、生成されたコードは NVIDIA^® TensorRT™ を呼び出すことができます。生成された CUDA コードをソース コードまたは静的/動的ライブラリとしてプロジェクトに統合し、NVIDIA Jetson™ および NVIDIA DRIVE^® プラットフォームに組み込まれているものを含む最新の NVIDIA GPU 用にコンパイルできます。Jetson および DRIVE プラットフォーム上の周辺機器にアクセスし、カスタム CUDA コードを生成コードに組み込むことができます。

GPU Coder を使用すると、生成された CUDA コードをプロファイルして、ボトルネックやパフォーマンス最適化の機会を特定できます (Embedded Coder^® を使用)。双方向リンクを使用すると、MATLAB コードと生成された CUDA コードの間でトレースできます。生成コードの数値的な動作は、ソフトウェアインザループ (SIL) テストとプロセッサインザループ (PIL) テストによって検証できます。

チュートリアル

MATLAB

• GPU Coder アプリを使用したコード生成
  GPU Coder アプリを使用した MATLAB コードからの CUDA コードの生成。
• コマンド ライン インターフェイスを使用したコード生成
  codegen コマンドを使用した MATLAB コードからの CUDA コードの生成。
• 生成コードの正確性の検証
  生成コードの動作検証、トレーサビリティ、およびコード生成レポート。
• cuDNN を使用した深層学習ネットワークのコード生成
  cuDNN ライブラリを使用して、事前学習済み畳み込みニューラル ネットワークのコードを生成します。
• TensorRT を使用した深層学習ネットワークのコード生成
  TensorRT ライブラリを使用して、事前学習済み畳み込みニューラル ネットワークのコードを生成します。
• CUDA MEX 関数のデバッグ
  CUDA MEX 関数のデバッグに関する提案。

Simulink

• GPU Coder を使用したシミュレーション速度の高速化
  MATLAB Function ブロックを含むモデルのシミュレーションを高速化する。
• GPU Coder を使用した Simulink モデルからのコード生成
  GPU Coder を使用して、Simulink モデルから CUDA コードを生成します。
• Deep Neural Networks ライブラリ ブロック用の GPU コード生成
  ライブラリ ブロックを使用して Simulink で深層学習モデルをシミュレートしてコードを生成します。

MATLAB アルゴリズムからのコード生成について

• GPU プログラミングのパラダイム
  

  GPU 高速化コンピューティングの紹介。

• GPU コード生成ワークフロー
  

  高速化用に生成した CUDA MEX と展開用のスタンドアロン CUDA コードを設計、実装、および検証する。

注目の例

GPU コード生成: マンデルブロ集合

この例では、GPU Coder™ を使用して簡単な MATLAB® 関数から CUDA® コードを生成する方法を説明します。標準の MATLAB コマンドを使用したマンデルブロ集合の実装は、エントリポイント関数として機能します。この例では、codegen コマンドを使用して、GPU で実行される MEX 関数を生成します。この MEX 関数を実行して実行時エラーをチェックすることができます。

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深層学習ネットワークのコード生成

ResNet などのイメージ分類ネットワーク用の CUDA コード生成を開始する。

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