前提条件となる製品のインストール

CUDA® 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て設定しなければなりません。設定手順については、前提条件となる製品の設定を参照してください。

MathWorks 製品とサポート パッケージ

  • MATLAB® (必要)

  • MATLAB Coder™ (必要)

  • Parallel Computing Toolbox™ (必要)

  • Simulink® (Simulink モデルからのコード生成に必要)

  • Simulink Coder (Simulink モデルからのコード生成に必要)

  • Deep Learning Toolbox™ (深層学習に必要)

  • GPU Coder Interface for Deep Learning サポート パッケージ (深層学習に必要)

  • MATLAB Coder Support Package for NVIDIA® Jetson™ and NVIDIA DRIVE® Platforms (NVIDIA Jetson および Drive などの組み込みターゲットへの展開に必要)

  • Embedded Coder® (推奨)

  • Computer Vision Toolbox™ (推奨)

  • Image Processing Toolbox™ (推奨)

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 ウィンドウで ver と入力します。

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。

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 GPU Coder は機能しません。

サードパーティ ハードウェア

  • CUDA 対応 NVIDIA GPU および互換グラフィックス ドライバー。詳細については、NVIDIA Web サイトの CUDA GPU Compute Capability を参照してください。

    コード生成のための CUDA compute capability の要件については、以下の表を参照してください。

    TargetCompute Capability

    CUDA MEX

    GPU 計算の要件を参照してください。

    ソース コード、スタティック ライブラリ、ダイナミック ライブラリ、および実行可能ファイル

    3.2 以上。

    8 ビット整数精度の深層学習アプリケーション

    6.1、または 7.0 以上。

    半精度 (16 ビット浮動小数点) の深層学習アプリケーション

    5.3、6.0、または 6.2 以上。

  • ARM® Mali グラフィックス プロセッサ。

    Mali デバイスでは、GPU Coder は深層学習ネットワークのみを対象としたコード生成をサポートします。

サードパーティ ソフトウェア

GPU Coder でコードを生成するには、サードパーティ ソフトウェアが必要です。スタンドアロン コードを生成するには、追加のソフトウェアが必要です。

ホスト コンパイラ

CUDA コードをビルドするには、NVIDIA CUDA Toolkit version 12.2 と互換性のあるホスト コンパイラをインストールします。次の表は、互換性のあるコンパイラの一覧です。Windows® には、Microsoft® Visual Studio® IDE と Microsoft Visual C++® コンパイラをインストールします。

Linux® コンパイラ

Windows IDE

Windows コンパイラ

GCC C/C++ コンパイラ

サポートされているバージョンについては、Supported and Compatible Compilers を参照してください。

Microsoft Visual Studio 2022 version 17.0 ～ 17.9

Microsoft Visual C++ コンパイラ version 19.3x

Microsoft Visual Studio 2019 version 16.x

Microsoft Visual C++ コンパイラ version 19.2x

Microsoft Visual Studio 2017 version 15.x

Microsoft Visual C++ コンパイラ version 19.1x

NVIDIA ディスプレイ ドライバー

CUDA コードを実行するには、NVIDIA ディスプレイ ドライバーをインストールします。この表は、CUDA Toolkit version 12.2 と互換性のあるドライバー バージョンの一覧です。

Linux

Windows

Version 535.54.03 以降Version 536.25 以降

オプションのソフトウェアのインストール

スタンドアロンのソース コード、実行可能ファイル、ライブラリをビルドするには、追加のソフトウェアが必要です。NVIDIA GPU に展開するためのスタンドアロン コードをビルドするには、CUDA Toolkit をインストールしなければなりません。また、サードパーティのライブラリを使用するスタンドアロン コードをビルドするには、以下の表に記載されているバージョンのライブラリをインストールします。サードパーティのライブラリを使用しない深層学習ネットワークのコードを生成するには、深層学習ネットワークのコード生成を参照してください。

ソフトウェア名バージョン追加情報

CUDA Toolkit

12.2

CUDA Toolkit version 12.2 の最新のアップデートをインストールしてください。CUDA Toolkit をダウンロードするには、NVIDIA Web サイトの CUDA Toolkit Archive を参照してください。

NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) for NVIDIA GPUs

8.9

GPU Coder は cuDNN version 7 以前をサポートしていません。 (R2025a 以降)

cuDNN をダウンロードするには、NVIDIA Web サイトの NVIDIA cuDNN を参照してください。

NVIDIA TensorRT™ 高性能推論オプティマイザーおよびランタイム ライブラリ

8.6.1

GPU Coder は TensorRT version 7 以前をサポートしていません。 (R2025a 以降)

MEX 関数をビルドするため、または Simulink シミュレーションを高速化するために TensorRT ライブラリを使用するには、このライブラリのインストールに gpucoder.installTensorRT 関数を使用しなければなりません。 (R2025a 以降)

TensorRT をスタンドアロン コードで使用するには、NVIDIA Web サイトの NVIDIA TensorRT からダウンロードします。

Mali GPU 用の ARM Compute Library

19.05

詳細については、ARM Web サイトの Arm Compute Library を参照してください。

Open Source Computer Vision Library (OpenCV)

ホスト開発コンピューターの NVIDIA GPU をターゲットにするには、OpenCV version 3.1.0 を使用します。

ARM GPU をターゲットにするには、ARM ターゲット ハードウェアで OpenCV version 2.4.9 を使用します。

詳細については、OpenCV Web サイトを参照してください。

ヒント

 一般

 CUDA Toolkit

 深層学習

 NVIDIA 組み込みターゲット

 ARM Mali

参考

アプリ

関数

オブジェクト

トピック