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GPU コード生成と高速化

MATLAB® からの CUDA® コードの生成

Computer Vision Toolbox™ を使用してアプリケーションを開発した後に、NVIDIA® GPU 用の最適化された CUDA コードを MATLAB コードから生成できます。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、GPU でのプロトタイピングに使用できます。機械学習、深層学習などのアプリケーションでは、生成された CUDA を MATLAB 内で使用して、MATLAB コードの計算量の多い部分を高速化することができます。CUDA コードを生成するには、MATLAB Coder™ および GPU Coder™ が必要です。

最新のグラフィックス処理装置 (GPU) が提供するパフォーマンス上のメリットを利用するために、Computer Vision Toolbox の一部の関数は GPU で実行することができます。このサポートには Parallel Computing Toolbox™ が必要です。

トピック

GPU 環境のチェックおよびアプリの設定 (GPU Coder)

GPU コード生成環境を検証して設定します。

GPU Coder アプリを使用したコード生成 (GPU Coder)

GPU Coder アプリを使用して MATLAB コードから CUDA C コードを生成する。

コマンド ライン インターフェイスを使用したコード生成 (GPU Coder)

codegen コマンドを使用して MATLAB コードから CUDA C コードを生成する。

GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)

MATLAB および他のツールボックスの数百もの関数は gpuArray (Parallel Computing Toolbox) 引数を渡すことで自動的に GPU で実行されます。

GPU Support by Release (Parallel Computing Toolbox)

Support for NVIDIA GPU architectures by MATLAB release.