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^® (必須)。
MATLAB Coder™ (必須)。
Parallel Computing Toolbox™ (必須)。
Simulink^® (Simulink モデルからのコード生成に必須)。
SimulinkCoder (Simulink モデルからのコード生成に必須)。
Deep Learning Toolbox™ (深層学習に必須)。
GPU Coder Interface for Deep Learning サポートパッケージ (深層学習に必須)。
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須)。
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、CUDA GPU (NVIDIA) 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。

Target	Compute 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。

必要なソフトウェアのインストール

GPU Coder を使用して CUDA コードを生成するには、互換性のあるコンパイラと NVIDIA ディスプレイドライバーをインストールしなければなりません。すべてのソフトウェアは、GPU Coder と CUDA Toolkit の両方と互換性がなければなりません。

GPU Coder は、CUDA MEX 関数を生成し、GPU 上での Simulink シミュレーションを高速化するために、ホストコンパイラ、NVIDIA ソフトウェア、および CUDA Toolkit version 12.2 を使用します。これは、MATLAB と共にインストールされます。

互換性についての考慮事項

R2025a の場合: NVIDIA TensorRT^TM ライブラリは、MEX 関数の生成や Simulink シミュレーションの高速化のために、MATLAB に既定でインストールされません。TensorRT ライブラリを使用するには、gpucoder.installTensorRT を使用して TensorRT ライブラリをインストールしなければなりません。

CUDA に必要なソフトウェア

次の表は、CUDA Toolkit version 12.2 に必要なソフトウェアバージョンの一覧です。

ソフトウェア名	追加情報	Linux^®	Windows^®
C/C++ コンパイラ	N/A	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 および Microsoft Visual C++^® version 193x
			Microsoft Visual Studio 2019 および Microsoft Visual C++ version 192x
			Microsoft Visual Studio 2017 および Microsoft Visual C++ version 191x
NVIDIA ディスプレイドライバー	最低限必要なドライバーのバージョン最低限必要なドライバーのバージョンを使用するシステムでは、限定された機能セットで CUDA アプリケーションを実行できます。	Version 525.60.13 以降	Version 525.41 以降
NVIDIA ディスプレイドライバー	完全な互換性のあるドライバーのバージョン	Version 535.54.03 以降	Version 536.25 以降

さまざまなバージョンの CUDA Toolkit のドライバーバージョン要件を確認するには、CUDA Toolkit のリリースノート (NVIDIA) を参照してください。サポートされている Microsoft Visual C++ のバージョンについては、CUDA Installation Guide for Microsoft Windows (NVIDIA) を参照してください。

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、ライブラリを生成するには、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生成するには、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生成するには、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	version 9 以降ではスタンドアロンコードを生成できます。GPU Coder は、CUDA Toolkit version 8 でのコード生成をサポートしていません。 CUDA Toolkit をダウンロードするには、CUDA Toolkit Archive (NVIDIA) 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、cuDNN (NVIDIA) 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) TensorRT をダウンロードするには、TensorRT (NVIDIA) を参照してください。
Mali GPU 用の ARM Compute Library	19.05	詳細については、Compute Library (ARM) 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例では、OpenCV version 3.1.0 を使用します。 ARM GPU をターゲットにする例では、ARM ターゲットハードウェアで OpenCV version 2.4.9 を使用します。	このライブラリは、深層学習のいくつかの例で必要になります。詳細については、OpenCV を参照してください。