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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)。

  • Computer Vision Toolbox™ (推奨)。

  • Deep Learning Toolbox™ (深層学習に必須)。

  • Embedded Coder® (推奨)。

  • Image Processing Toolbox™ (推奨)。

  • SimulinkCoder (Simulink モデルからのコード生成に必須)。

  • GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries 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)。

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。

    TargetCompute Capability

    CUDA MEX

    リリース別の GPU サポート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

必須

C/C++ コンパイラ:

Linux®

Windows®

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® 2013

Microsoft Visual Studio 2015

Microsoft Visual Studio 2017

Microsoft Visual Studio 2019

オプション

CUDA MEX の場合、コード ジェネレーターは MATLAB と共にインストールされる NVIDIA コンパイラとライブラリを使用します。スタンドアロン コード (スタティック ライブラリ、ダイナミック リンク ライブラリ、または実行可能プログラム) 生成には追加のソフトウェア要件があります。

ソフトウェア名情報

CUDA Toolkit

GPU Coder は CUDA Toolkit v9.x-v11.2 でテストされています。

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。

NVIDIANsight™ システム

生成された CUDA コード用の実行プロファイリング レポートを生成します。レポートでは、アプリケーション アルゴリズムを解析し、パフォーマンスを最適化する機会を特定するのに役立つメトリクスが提供されます。

GPU Coder は Nsight 2021.1.1 でテストされています。

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

ホスト GPU デバイス用として、GPU Coder は cuDNN v8.1.1 でテストされています。

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

ホスト GPU デバイス用として、GPU Coder は TensorRT v7.2.3 でテストされています。

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

GPU Coder は v19.05 でテストされています。

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)

深層学習の例に必須。

ホスト開発用コンピューターの NVIDIA GPU をターゲットにする例については、OpenCV v3.1.0 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 v2.4.9 を使用します。

詳細については、OpenCV 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

関連するトピック