内核创建

创建CUDA的算法结构和模式^®GPU内核

GPU Coder™代码生成技术为算法生成CUDA内核。CUDA内核是在NVIDIA上执行的函数^®GPU设备。这些内核由许多GPU线程并行执行。通过有效地将算法的计算密集型部分映射到内核，您可以利用GPU计算技术提供的性能改进。

你可以用MATLAB编程编写算法^®或在Simulink中图形化万博1manbetx^®环境。你可以触发GPU Coder来为MATLAB代码或Simulink模型中包含的特定算法结构和模式创建CUDA内核万博1manbetxMATLAB函数块。由于代码生成与MATLAB和Simulink执行仿真引擎紧密集成，在源代码和可执行程序中生成的内核与MATLAB代码执行和Simul万博1manbetxink仿真的功能行为匹配度很高。

经常查看主题

内核创建从MATLAB代码
创建CUDA GPU内核的MATLAB代码结构和模式
从Simulink模型创建内核万博1manbetx
万博1manbetx创建CUDA GPU内核的Simulink块

特色的例子

基于SURF的特征提取

基于加速鲁棒特征(SURF)的目标识别由特征提取、特征描述和特征匹配三个步骤组成。本例执行特征提取，这是SURF算法的第一步。这里使用的算法是基于OpenSURF库实现的。这个例子展示了如何使用GPU编码器™通过CUDA®代码生成来解决这个计算密集型问题。

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特征匹配

从MATLAB®代码生成CUDA®MEX，并对两幅图像进行特征匹配。本示例使用matchFeatures(计算机视觉工具箱)函数，用于匹配相互旋转和缩放的两幅图像之间的特征描述符。采用加速鲁棒特征(SURF)算法对两幅图像的特征描述子进行检测和提取。

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使用oughlines功能在GPU上进行车道检测

为MATLAB®函数生成CUDA®MEX，可以检测和输出图像上的车道标记边界。示例以RGB图像作为输入，并使用ordfilt2(图像处理工具箱),脚腕(图像处理工具箱),houghpeaks(图像处理工具箱)和houghlines(图像处理工具箱)函数，这些函数是图像处理工具箱™的一部分，用于生成检测到车道的输出图像。

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半精度Sobel方法的边缘检测

演示了用MATLAB®函数生成的CUDA®MEX函数在图像中的边缘检测。采用半精度数据类型实现了边缘检测算法。

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Simulink中用于车道检测的GPU代码生成万博1manbetx

为Simulink®模型生成CUDA®代码，该模型可万博1manbetx以检测和输出图像上的车道标记边界。本例以RGB图像作为输入，使用imresize(图像处理工具箱),rgb2gray，ordfilt2(图像处理工具箱),脚腕(图像处理工具箱),houghpeaks(图像处理工具箱)和houghlines(图像处理工具箱)函数，是图像处理工具箱™的一部分，用于检测车道标记。这个例子与使用oughlines功能在GPU上的车道检测密切相关。

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