GPU编码器
Génération code CUDA pour des GPU NVIDIA
GPU编码器™ 代码库的génère du code CUDA®optimisé à部分解码MATLAB®模拟模型万博1manbetx®. 代码généré包括深度学习、视觉和信号处理算法的并行部分。为了更好的表现，我们为NVIDIA的图书馆设计了代码généréappelle®CUDA optimisées, notamment TensorRT™，cuDNN, cuFFT, cuSolver et cuBLAS。Le code peut être intégré dans votre project sous de code source, de bibliothèques statiques ou dynamiques, et peut être compilé pour des台式机，des服务器和des GPU embarqués sur des platformes NVIDIA Jetson™，NVIDIA DRIVE™ou autre。你们可以使用代码CUDA généré，在MATLAB中，在'accélérer les réseaux，学习深度学习，以及其他关于计算强度的算法。Avec GPU编码器，您可以下载intégrer à vos算法和au code généré du code CUDA écrit à la main。
你可以使用嵌入式编码器®，GPU编码员提供测试SIL（软件在环）和PIL（处理器在环）的代码编写数量。
En savoir plus：
Déploiement d'algorithmes libres de droits
在硬件设备的数据中心附近的联合国PC部门的GPU NVIDIA courants上编译和编辑代码générésur。代码généréest libre de droits，您可以向客户发送应用程序和商业广告的报酬。
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Témoignages客户机sur GPU编码器
Découvrez评论les ingénieurs et scientifiques de différentes industries utilisent GPU Coder pour générer du code CUDA pour leurs应用程序。
原型机:automatisé la détection de défauts: NVIDIA Jetson TX2。
代码分配、工具箱和功能支持万博1manbetx
GPU编码器génère du codeèparter d'un largeéventail de fonctionnalit de langage MATLAB que les ingeénieurs de des des des des des algorithmes en entant que components de systemèmes plus importants.利用算法开发工具设计代码。Ceci包括欧洲工具箱协会的百分之十的评估和功能。
万博1manbetx支持语言和工具箱，并提供代码。
合并解码存在
利用现有代码的功能和集成，将现有代码的引入者与可编程的优化算法结合起来，并将测试仪与MATLAB结合起来。Appellez套间，我的代码是généré代码的一部分。
公司注册代码为现有代码为généré代码。
NVIDIA GPU模拟和代码优化专家
Lorsqu'il est utilisé avec 万博1manbetxSimulink Coder™，GPU Coder accélère les parties des blocks MATLAB函数qui exi des calculsintensifs dans vos modèles Simulink sur GPU NVIDIA。Vous pouvez ensuite générer du code CUDA optimisé à partir du modèle 万博1manbetxSimulink et le déployer sur votre GPU NVIDIA cible。
GPU上的等高万博1manbetx线模拟检测模块。
Déploiement d'algorithmes de Deep Learning de bout en bout
利用深度学习进修课程的名称（不包括ResNet-50、SegNet和LSTM）作为深度学习工具箱的一部分™ 在NVIDIA的GPU上，模拟和部署的方式是多方面的。在完成算法部署的深入学习过程中，培训和培训后的代码是一个重要的组成部分。万博1manbetx
签名登记、参数和代码组成的编号
Utilisé avec 万博1manbetxSimulink Coder, GPU Coder您可以在signaux和régler des paramètres en temps réel à在模式外部进行模拟。Utilisez Embedded Coder avec GPU Coder pour exécuter des tests SIL (software -in- loop) et PIL (processor -in- loop) qui vérifient numériquement que le code généré对应于comportement de la simulation。
深度学习算法的部署
Déployez de nombreux réseaux de Deep Learning entraînés (notamment ResNet-50, SegNet et LSTM) à partir de la Deep Learning Toolbox™sur GPU NVIDIA。Utilisez des couches de Deep Learning prédéfinies ou définissez des couches personnalisées pour votre application spécifique。Générez du code de prétraitement et de post-traitement en parallèle avec vos réseaux de Deep Learning afin de déployer des algorithmes complete。
Générer du code optimisé pour l'inférence
GPU编码器génère du code avec une empreinte réduite par rapport aux autres solu万博 尤文图斯tions de Deep Learning, car il ne génère que le code nécessaire pour exécuter l'inférence avec votre algorithme spécifique代码généré appelle des bibliothèques optimisées, notamment TensorRT和cuDNN。
Inférence d'une image unique avec VGG-16 sur un GPU Titan V à l'aide de cuDNN。
优化Pousseée avec TensorRT
Générez du code s'intégrantáNVIDIA TensorRT，为深度学习提供优化和执行方面的信息。在FP16中使用不同类型的模板，并在FP32中使用不同类型的模板。
Amélioration de la vitesse d'exécution avec des données de types TensorRT et INT8。
深度学习的量化
Quantifiez votre réseau de Deep Learning pour réduire l’utilization de la mémoire et améliorer les performance des inférences。您现在的位置是:虫虫下载站>资源下载>嵌入式设计> Analysez et visualisez les com折衷性能optimisées et la précision des inférences avec l'application Deep Network Quantizer。
Réduction des transferts entre les mémoires du CPU and du GPU et optimisation de l' utilization de mémoire
GPU编码器分析，识别和分区自动化的段解码MATLAB à exécuter在CPU或GPU。在CPU和GPU中心最小化également拷贝数données。可以将标识符用在étranglement上。
可能的情况。
乐观的图书馆祈祷
代码généré avec GPU编码器fait appel aux bibliothèques CUDA de NVIDIA optimisées, notamment TensorRT, cuDNN, cuSolver, cuFFT, cuBLAS, et Thrust。Le code généré à partr des functions issues de toolbox MATLAB est mappé sur des libraries optimisées，在可能的情况下度量。
代码généréappelant des founctions dans la bibliothèque cupt CUDA optimisée。
设计模式的使用pour une accélération plus poussée
模板的设计模式mémoire partagée pour améliorer la bande passante mémoire。我告诉你，如果你用某些函数来表示卷积。您可以下载également les invoke er manuellement au moyen de pragmas spécifiques。
字体模板的设计模式。
NVIDIA Jetson et DRIVE平台上的原型
Automatisez la compilation croisée et le déploiement du code généré sur les platformes NVIDIA Jetson et DRIVE à l'aide du s万博1manbetxupport package pour les GPU NVIDIA de GPU Coder。
原型基于NVIDIA Jetson平台。
Accès aux périphériques et aux capteurs depuis MATLAB et le code généré
communquez à distance avec la cible NVIDIA代理MATLAB pour收集器les données de webcams et d’autres périphériques supportés pour 万博1manbetxun prototype dès le début du cycle de développement。Déployez votre algorithme en parallèle du code d'interface périphérique sur la carte pour une exécution autonome。
警察和俘获者的行动和代码。
Du原型à la生产
Utilisez GPU Coder avec Embedded Coder pour effectuer un suivi interactif de votre code MATLAB à côté du code CUDA généré。Vérifiez le comportement numérique du code généré exécuté sur le hardware avec des tests SIL (software -in- loop) and PIL (processor -in- loop)。
GPU编码器和嵌入式编码器之间的互动关系。
Accélération d'算法适用于GPU在MATLAB中的应用
Appelez le code CUDA généré sous forme de function MEX depuis votre code MATLAB pour accélérer son exécution。Les性能observées dépendront de la nature de votre代码MATLAB。功能简介:MEX générées pour identifier les goulots d'étranglement et ainsi cibler vos efforts d'optimisation。
根据模拟结果，avec les GPU NVIDIA万博1manbetx
Lorsqu'il est utilisé avec 万博1manbetxSimulink Coder, GPU Coder accélère les parties des block MATLAB Function qui exi des calculator intensifs dans vos modèles Simulink sur GPU NVIDIA。
