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GPU Coder
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、および信号処理アルゴリズムの並列化可能部分のための CUDA カーネルが含まれています。パフォーマンス向上のため、生成コードでは、TensorRT、cuDNN、cuFFT、cuSolver、cuBLAS など、最適化された NVIDIA® CUDA ライブラリが呼び出されます。このコードは、ソース コード、スタティック ライブラリ、またはダイナミック ライブラリとしてプロジェクトに統合でき、デスクトップ用、サーバー用、および NVIDIAJetson®、NVIDIA DRIVE®、その他のプラットフォームに組み込まれた GPU 用にコンパイルできます。生成された CUDA を MATLAB 内で使用し、深層学習ネットワークやその他のアルゴリズムの計算量の多い部分を高速化することができます。GPU Coder では、手書きの CUDA コードをアルゴリズムおよび生成コードに組み込むことが可能です。
Embedded Coder® と共に使用した場合、GPU Coder では、ソフトウェアインザループ (SIL) およびプロセッサインザループ (PIL) テストにより生成コードの数値的な動作を検証できます。
GPU Coder 入門
GPU Coder の基礎を学ぶ
GPU 用の MATLAB アルゴリズム設計
コード生成用の MATLAB 言語構文と関数
カーネルの作成
CUDA GPU カーネルを作成するアルゴリズムの構造とパターン
パフォーマンス
コード生成の問題をトラブルシューティングし、コード実行時間を改善して、生成コードのメモリ使用量を削減する
GPU Coder を使用した深層学習
深層学習ニューラル ネットワークの CUDA コードを生成する
展開
生成コードを NVIDIA Tegra® ハードウェア ターゲットに展開する
GPU Coder でサポートされているハードウェア
NVIDIA Drive プラットフォームや Jetson プラットフォームなどのサードパーティ製ハードウェアのサポート