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。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。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 コードまたはスタティック/ダイナミック ライブラリとしてプロジェクトに統合し、NVIDIA Jetson™、NVIDIA DRIVE®、NVIDIA Clara™ の各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 は、MATLAB コードと生成された CUDA コードの間でトレースするための双方向リンクを提供します (Embedded Coder® を使用)。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
- 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の生成
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。 - 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 コードを生成する。 - 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
Simulink
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。
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。
