ドキュメンテーション

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前提条件となる製品のインストール

CUDA® C/C++ コードの生成に GPU Coder™ を使用するには、次の製品をインストールしなければなりません。

MathWorks 製品

  • MATLAB® (必須)。

  • MATLAB Coder™ (必須)。

  • Parallel Computing Toolbox™ (必須)。

  • Deep Learning Toolbox™ (深層学習に必須)。

  • GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries (深層学習に必須)。

  • Image Processing Toolbox™ (推奨)。

  • Computer Vision Toolbox™ (推奨)。

  • Embedded Coder® (推奨)。

  • Simulink® (推奨)。

メモ

MATLAB が 7 ビット ASCII 以外の文字 (日本語など) を含むパスにインストールされている場合、コード生成ライブラリ関数の場所を特定できないため MATLAB Coder は機能しません。

MathWorks® 製品をインストールする手順については、ご使用のプラットフォームの MATLAB インストール ドキュメンテーションを参照してください。MATLAB がインストールされている場合に、ほかにどの MathWorks 製品がインストールされているかをチェックするには、MATLAB コマンド ウィンドウに ver と入力します。

サードパーティ製品

MATLAB からの GPU コード生成

  • Compute Capability 3.2 以上の CUDA 対応 NVIDIA® GPU (利用する GPU がサポートされているか確認)。

  • CUDA ツールキットおよびドライバー。既定のインストールには、nvcc コンパイラ、cuFFTcuBLAScuSOLVER、および Thrust ライブラリが付属します。GPU Coder は CUDA ツールキット v10.0 を使用してテストされています (CUDA ツールキットを取得)。

  • C/C++ コンパイラ:

    Linux®

    Windows®

    GCC C/C++ コンパイラ 6.3.x

    Microsoft® Visual Studio® 2013

    Microsoft Visual Studio 2015

    Microsoft Visual Studio 2017

    NVIDIA nvcc コンパイラは複数バージョンの GCC をサポートするため、他のバージョンの GCC を使用して CUDA コードを生成できます。ただし、MATLAB インストールに含まれている C/C++ ランタイム ライブラリは GCC 6.3 用にコンパイルされているため、生成コードを MATLAB から実行すると互換性の問題が発生する可能性があります。

深層学習ネットワークのコード生成

深層学習ネットワークのコード生成要件は、ターゲットにするプラットフォームに応じて異なります。

 NVIDIA GPU
ハードウェア要件

Compute Capability 3.2 以上の CUDA 対応 GPU。

NVIDIA TensorRT™ ライブラリをターゲットにして INT8 の精度を使用するには、Compute Capability 6.1 以上の CUDA GPU が必要です。

NVIDIA TensorRT ライブラリをターゲットにして FP16 の精度を使用するには、Compute Capability 7.0 以上の CUDA GPU が必要です。

ソフトウェア ライブラリ

CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) v7 以上。

NVIDIA TensorRT – 高性能な深層学習用推論オプティマイザーおよびランタイム ライブラリ、v5.0.2.6。

オペレーティング システム サポート

cuDNN は Windows および Linux でサポート。

TensorRT は Linux でのみサポート。

その他

深層学習の例には Open Source Computer Vision Library (OpenCV) v3.1.0 が必須。

メモ: 例には、opencv_core.libopencv_video.lib など、個別のライブラリが必要です。Computer Vision Toolbox に付属する OpenCV ライブラリにすべての必要なライブラリはありません。また、OpenCV インストーラーでもこれらはインストールされません。そのため、OpenCV ソースをダウンロードしてライブラリをビルドする必要があります。

詳細は、OpenCV ドキュメンテーションを参照してください。

組み込み GPU ボード (NVIDIA Tegra ベースの Jetson TX2、TX1、および TK1) 用のコード生成

  • ARM® 用 CUDA ツールキットおよび TX2 用 Linaro GCC 4.9 ツールチェーン。gcc-linaro-4.9-2016.02-x86_64_aarch64-linux-gnu リリース用 tar ボールを使用します。

  • ARM 用 CUDA ツールキットおよび TX1 用 Linaro GCC 4.9 ツールチェーン。

  • ARM 用 CUDA ツールキット 6.5 および TK1 用 Linaro GCC 4.8 ツールチェーン。gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4.8-2013.08_linux リリース用 tar ボールを使用します。

Linaro ツールを設定するには、Linux でのクロスコンパイルの手順を参照してください。