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CUDA カーネルは GPU デバイスで実行される関数です。これらのカーネルは多数の GPU スレッドで並列に実行されます。アルゴリズムの計算量の多い部分を効率的にカーネルにマッピングすることで、GPU コンピューティング テクノロジーによりもたらされるパフォーマンスの改善を活用できます。GPU Coder™ をトリガーし、MATLAB® コードの特定のアルゴリズム構造およびパターンについて CUDA カーネルを作成できます。
GPU Coder | MATLAB コードからの GPU コードの生成 |
Check GPU Install | GPU コード生成環境の検証と設定 |
half | 半精度数値オブジェクトの作成 |
coder.checkGpuInstall | GPU コード生成環境の検証 |
coder.gpuConfig | GPU Coder を使用した MATLAB コードからの CUDA コード生成用の構成パラメーター |
codegen | MATLAB コードから C/C++ コードを生成する |
gpucoder | GPU Coder アプリを開く |
coder.gpu.kernel | for ループを GPU カーネルにマッピングするプラグマ |
coder.gpu.kernelfun | 関数を GPU カーネルにマッピングするプラグマ |
coder.gpu.nokernel | ループのカーネル作成を無効にするプラグマ |
coder.gpu.constantMemory | 変数を GPU の定数メモリにマッピングするプラグマ |
gpucoder.stencilKernel | ステンシル関数の CUDA コードの作成 |
gpucoder.matrixMatrixKernel | 行列-行列演算を含む関数の最適化された GPU 実装 |
gpucoder.batchedMatrixMultiply | バッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装 |
gpucoder.stridedMatrixMultiply | ストライド バッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装 |
gpucoder.batchedMatrixMultiplyAdd | 加算を伴うバッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装 |
gpucoder.stridedMatrixMultiplyAdd | 加算を伴うストライド バッチ行列乗算演算の最適化された GPU 実装 |
gpucoder.sort | MATLAB 関数 sort の最適化された GPU 実装 |
coder.gpu.iterations | 変数範囲ループの並列化を判定するための情報をコード ジェネレーターに提供するプラグマ |
gpucoder.transpose | MATLAB 関数 transpose の最適化された GPU 実装 |
gpucoder.reduce | リダクション演算の最適化された GPU 実装 |
coder.ceval | 外部 C/C++ 関数の呼び出し |
coder.gpuConfig | GPU Coder を使用した MATLAB コードからの CUDA コード生成用の構成パラメーター |
coder.CodeConfig | MATLAB コードから C/C++ コードを生成するための構成パラメーター |
coder.EmbeddedCodeConfig | Embedded Coder で MATLAB コードから C/C++ コードを生成するための構成パラメーター |
coder.gpuEnvConfig | GPU コード生成環境チェックを実行するために coder.checkGpuInstall に渡されるパラメーターが含まれる構成オブジェクトの作成 |
スカラー化された要素単位の数学演算を含む MATLAB 関数からカーネルを作成する。
リダクション演算を含む MATLAB 関数からカーネルを作成する。
cuBLAS、cuSOLVER、cuFFT、Thrust など、GPU 用に最適化された数学ライブラリをターゲットにする。
GPU 配列を使用する CUDA コードを生成します。
コード生成のためにカスタム GPU コードと MATLAB コードを統合する。
計算設計パターンを含む MATLAB 関数のカーネルを作成する。
GPU Coder のメモリ割り当てオプションおよび最適化。