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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® グラフィックス処理装置 (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 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 アプリを使用した MATLAB コードからの CUDA コードの生成。
- 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
コマンドを使用した MATLAB コードからの CUDA コードの生成。 - GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)
gpuArray
引数を指定して関数を自動的に GPU で実行する。 - GPU 計算の要件 (Parallel Computing Toolbox)
NVIDIA GPU アーキテクチャのサポート。