GPU编码器
Generung Von Cuda-CodeFürnvidia-Grafikkarten
GPU编码器™Generiert Aus Matlab®代码和仿真软件万博1manbetx®-Modellen Optimierten Cuda.®代码。cuda - kernel zur Parallelisierung von Teilen Ihrer深度学习，嵌入式视觉和信号算法Für Hochleistungsanwendungen最优通用代码NVIDIA®CUDA-Bibliotheken wie TensorRT™，cuDNN, cuFFT, cuSolver和cuBLAS auf。一般代码lässt的形式von Quellcode和statischen oder dynamischen Bibliotheken在Ihr项目的einbinden和kann für桌面，服务器和在NVIDIA Jetson™，NVIDIA DRIVE™和andere platform eingebettete Grafikprozessoren kompiliert werden。您的地址是:können den generierten CUDA-Code in MATLAB verwenden, um deep - learning netze and andere berechnungsintensive anteilires algorithm zu beschleunigen。Mit GPU编码器lässt sich außerdem selbst geschriebener CUDA-Code in Ihre algorithm and den neu generierten Code integreren。
Bei Verwendung von GPU编码器MIT嵌入式编码器®Kann Das Numerische Verhalten des Generierten代码Durch Sil-und Pil-Tests（软件 - 循环BZW.处理器 - 循环）GeprüftWerden。
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Kostenlose白皮书
CUDA-Codegenerierung来自MATLAB
Lizenzgebührenfreie Bereitstellung von Algorithmen
Kompilieren Sie Ihren Generierten代码undführenis ihn aufgängigennvidia-gpus aus - von DesktopsystemenÜberrechenzentren bis hin zu嵌入式硬件。Der Generierte代码ISTLizenzgebührenfrei - Stellen Sie Ihn在Kommerziellen Anwendungen Ihren Kunden Kostenlos ZurVerfügung。
埃尔昆登画廊(Bilder)
Erfolgsberichte zu GPU编码器
您是我们的工程师，我们的图形处理器代码是最常用的cuda代码für。
空中客车Testet原型AUF NVIDIA Jetson TX2 Zur Automatischen Erkennung von Fehlern。
Codegenerierung für unterstützte工具箱和Funktionen
GPU编码器通用代码großen Auswahl von MATLAB-Sprachfunktionen, die von Entwicklungsingenieuren zum Entwurf von Algorithmen als Komponenten größerer Systeme verwendet werden。在MATLAB和zugehörigen工具箱中使用390操作和Funktionen。
Matlab-Sprach- und Toolbox-UnterstützungFürieDodegenerierung。
Einbinden von遗留 - 代码
Mithilfe von Optionen zur集成von vorhandenem代码können Sie bewährten oderstark优化cuda代码zum测试在matlab算法集成和denselben cuda代码anschliessend ausneu aufrufen。
Einbinden von Vorhandenem CUDA代码在Neu Erzeugten代码。
Ausführung von Simulationen和Generierung von optimiertem Code für NVIDIA gpu
Bei Verwendung Mit 万博1manbetxSimulink Coder™Beschleunigt GPU编码器BerechnungsInceTeile von Matlab-Funktionsblöcken在Ihren Simulink-Modellen Auf Nvidia-GPUS。Aus Dem 万博1manbetxSimulink-ModellLässtSichOptimierter CUDA-Code Generieren und In Ihrer ZielanwendungFürdennvidia-Grafikprozessor Bereitstellen。
万博1manbetxSimulink-Modell Einer在Einer GPUAusgeführtenSobel-Kantenerkennung。
BereitStellung von端到端almorithmenfür深深学习
Verwenden verschiedenster trainierter Deep Learning- netze (einschließlich ResNet-50, SegNet和LSTM) aus der Deep Learning Toolbox™in Ihrem simu万博1manbetxlink - modelell and Bereitstellen in nvidia - gpu。代码für die Vor and Nachverarbeitung kann zusammen mit den den trainierten Netzen erzegt werden, um vollständige算法。
Signalprotokollierung, Parameterjustierung和numerische verify ierung des Code-Verhaltens
Zusammen dem Simu万博1manbetxlink编码器和GPU编码器在Echtzeit mit Simulationen外模信号原kollien和参数justieren。Ausführen von SIL- und PIL-Tests(软件在环bzw。处理器在环)麻省理工学院嵌入式编码器和GPU编码器，zur numerischen Bestätigung, dass generierte代码das Simulationsverhalten erfüllt。
MIT DEM外部Modus在Simulink Si万博1manbetxgnale Protokollieren und参数justieren。
BereitStellung von端到端almorithmenfür深深学习
Bereitstellung verschiedenster trainierter Deep Learning- netze (einschließlich ResNet-50, SegNet和LSTM) aus der Deep Learning Toolbox™in nvidia - gpu。深度学习-深度学习-深度学习für您的邮件地址。代码für die Vor and Nachverarbeitung kann zusammen mit den den trainierten Netzen erzegt werden, um vollständige算法。
最优代码für Inferenz
Verglichen Mit Anderen Deep Sheath-LösungenErzeugtGPU编码器代码MIT Kleinerem Speicherbedarf，Da Nur DerFürDieferenz Mit Ihrem Konkreten算法Benötigte代码Generiert Wird。der generierte code ruft optimierte bibliotheken wie tensorrt und cudnn auf。
Einzelbild-Inflerzenz MIT VGG-16在Einer Titan V-GPU Mittels Cudnn。
ZusätzlicheOptimierung Mit Tensorrt
Generieren Von Code Zur Integration Mit Nvidia Tensorrt，EinerHochleistungsfähigenOptimierungs- unfzeitumgebungFür深入学习。Wenn Sie Dabei Int8-奥德FP16-DatentyPen Nutzen，Erzielen SieZusätzlicheLeistungssteigerungenGegenüberdmandardmäßigenfp32-demp32-demyp。
Höhere Ausführungsgeschwindigkeit mit TensorRT和int8 - datentpen。
Quantisierung von深入学习
Quantisieren Sie Ihr深入学习 - Netz，UM Den Speicherbedarf Zu Senken und Die Infrenzenzleistung Zu Steigern。Analysieren und Visualisieren Sie Mit Der Dead Network Quanterizer-App Den Kompromiss ZwischenHöhererLeistungund Informenz-Genauigkeit。
最小的程序Datenübertragung zwischen CPU、GPU和最优程序
GPU编码器analysiert，Identifiziert und PartitionIert自动机构，Uhn Endeder在Der CPU Oder Der GPUAuszuführen中。Dadurch Verringert Sich Auch Die Menge Menge Datenkopien Zwischen CPU Und GPU。Verwenden Sie Profiling-Tools，Um Andere PotenzielleEngpässeZuErmitteln。
Profilberichte ZurElmittlungMöglicherGenpässe。
Aufruf优化器Bibliotheken.
麻省理工学院GPU编码器转发器代码Ruft OptimiERTE NVIDIA CUDA-BIBLIOTHEKEN WIE TENTORT，CUDNN，CUSOLVER，CUFFT，CUBLAS und推力AUF。Aus Matlab Toolbox-FunktioNengegerter代码Wird NachMöglichkeitinfer Auf Optimierte Bibliotheken Abgebildet。
Generierter Code, der Funktionen in der optimierten CUDA-Bibliothek cuFFT aufruft。
Verwendung von Entwicklungsvorlagen Zur Weiteren Beschleunigung
Entwicklungsvorlagen Wie Stencil-Verarbeitung Greifen Auf Gemeinsamen Speicher Zu，UM Bandbreite Zu Sparen。Sie Werden Automatisch Bei Verwendung Bestimmter Funktionen Wie Faltung Angewandt。MIT Bestimmten Paradigmen Lassen Sie Sich Auch Manuell Aufrufen。
DieonewicklungsvorlageFürStencen-Verarbeitung。
原型AUF DEN NVIDIA JETSON-und DREV-PLATTFORMEN
NVIDIA的驱动平台dem GPU编码器支持包für NVIDIA-GPU。万博1manbetx
NVIDIA jetson平台的原型。
Zugriff AufPeripheriegeräteundisherenübermatlab und generierten代码
Fernkommunikation Mit Dem Nvidia-Zielsystem von Matlab，UM日期von网络摄像头und AnderenUnterstütztenfilipheregerätenzurysten prototypenentwicklung abzurufen。Stellen Sie Ihren算法在Kombination Mit Perizimenieschnittstellen-Code Auf Einem Board ZurEigenständigenausführungbereit。
Zugriff AufPeripheriegeräteundscaperenübermatlab und generierten代码。
Übergang vom zur样机生产
Verwenden SIE GPU编码器MIT嵌入式编码器，UM Ihren Matlab-Code Interaktiv And Parallel Mit Generiertem CUDA-Code Zu Verfolgen。ÜberprüfenSieDas Numerische Verhalten Des Generierten Codes Bei derAusführungAUF硬件Durch Sil-（循环）und Pil-Tests（循环处理器 - 循环）。
InteraktiverrückverfolgarkeitsberichtMithilfe von GPU编码器MIT嵌入式编码器。
Beschleunigung von algorimen mit gpus在matlab中
如您所提供的cuda代码和matlab代码都是一样的Ausführung我是德国人。我用的是matlab代码。mittel Profiling von generierten mexfunktionen können您Engpässe识别和优化。
Beschleunigung von 万博1manbetxSimulink-Simulateen Mittels Nvidia-GPU
Bei Verwendung Mit 万博1manbetxSimulink Coder Beschleunigt GPU编码器BerechnungsInceTeile von Matlab功能-Blöcken在Ihren Simulink-Modellen Auf Nvidia-GPUS。
万博1manbet万博1manbetxxSimulink-support.
nvidia图形处理器的Simulink-Modellen万博1manbetx
万博1manbet万博1manbetxxSimulink-Support für深度学习:
在Simulink-Modellen auf nvidia - gpu的深度学习netzen万博1manbetx
坚持不懈的variablen
Erzeugen von Persistententem Speicher Auf der GPU
小波工具箱的代码generierung
代码für FFT-basierte FIR-Filterung和kurzeit - fourier transform mit dwt, dwt2, modwt和modwtmra generieren
深度学习
代码für benutzerdefinierte Schichten generieren
多输入 - Netze
代码FÜRNETZEMITMEHRERENEingängenGENIEREN
LSTM-Netze(长短时记忆)
代码FÜRFALTUNGS-LSTM und Netzwerkaktivierungen Generieren
E / A-Block-Bibliothek毛皮NVIDIA-Hardware
Zugriff AUF NVIDIA-Hardware-PeripherieGeräteMitDem GPU编码器支持包FÜR万博1manbetxNVIDIA-GPU
在窝里versionshinweisen.Finden Sie Einzelheiten Zu Jedem Dieser Merkmale und den entsprechenden funktionen。
