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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。

リリース別の GPU サポート (Parallel Computing Toolbox)

MATLAB リリース別の NVIDIA GPU アーキテクチャのサポート。