使用GPU编码器仿真加速度
您可以使用GPU编码器™加快执行Simulink的执行万博1manbetx®在nvidia的模型®GPU。GPU加速的计算遵循异构编程模型。应用程序的高度平行化的部分映射到核心并行地执行成千上万的GPU核心，而顺序代码的其余部分仍然在CPU上运行。
要执行GPU加速模拟，使用Make Modure ModionSimultIng仿真模拟应用程序的计算密集部分万博1manbetxMatlab功能（万博1manbetxSimulink）块。当您模拟包含一个模型时Matlab功能块，软件分区并生成CUDA®马铃薯®可执行（MEX）代码并将此代码与Simulink模型集成。万博1manbetx
使用GPU编码器进行仿真加速的基本步骤是：
创建或打开模型。
通过选择来配置GPU加速模型求解器那语以及其他GPU特定的配置参数。
运行GPU加速模型。
示例：Sobel边缘检测
Sobel边缘检测算法是一种简单的边缘检测算法，其在灰度图像上执行二维空间梯度操作。该算法强调对应于输入图像的边缘的高空间频率区域。
Sobel Edge算法计算水平梯度（H）和垂直梯度（V.）通过使用两个正交滤波器内核（K.和K'）。在过滤操作之后，该算法计算梯度幅度并应用阈值以找到被认为是边缘的图像的区域。
K =单身（[1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]）;h = conv2（单个（灰度），k，'相同的'）;v = conv2（单个（灰度），k'，'相同的'）;E = SQRT（H. * H + V. * V）;edgeImage = UINT8（（e>阈值）* 255）;
创建边缘检测模型
创建Simulin万博1manbetxk模型并插入两个Matlab功能街区来自用户定义的函数图书馆。
添加A.不变块并将其值设置为
0.4。添加A.来自多媒体文件街区来自计算机Vision Toolbox™图书馆。
打开块参数对话框来自多媒体文件块并设置文件名参数到
rhinos.avi.。设定图像信号参数到
一个多维信号。加二视频查看器街区来自电脑视觉工具箱图书馆到模型。
双击其中一个Matlab功能块。将显示默认函数签名Matlab功能块编辑器。
定义一个调用的函数
Sobel.，实现Sobel边缘检测算法。函数头声明灰度和临界点作为一个争论Sobel.功能，有edgeImage.作为返回值。将编辑器文档保存到文件。功能edgeImage = Sobel（灰度，阈值）％＃codegen.％定义了Sobel边缘检测的内核K =单身（[1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]）;％检测边缘h = conv2（单个（灰度），k，'相同的'）;v = conv2（单个（灰度），k'，'相同的'）;E = SQRT（H. * H + V. * V）;edgeImage = UINT8（（e>阈值）* 255）;结尾
打开块参数Matlab功能堵塞。在这一点代码生成选项卡，选择
可重复使用的功能为了功能包装范围。如果是功能包装参数设置为任何其他值，可能无法生成CUDA内核。
修改另一个Matlab功能在Sobel边缘检测操作之前，块将RGB实现为灰度转换。设定功能包装参数的Matlab功能块到
可重复使用的功能。功能灰= rgb2gray（RGB）％＃codegen.％将彩色图像转换为灰色图像灰=（0.2989 * DOUBLE（RGB（：，：，1））+......0.5870 * DOUBLE（RGB（：，:,2））+......0.1140 *双（RGB（：，:,3）））;结尾
连接这些块，如图所示。保存模型
edgedetection.slx.。
要测试错误模型，请在Simulink编辑器中模拟模型。万博1manbetx在ToolStrip上，单击跑步。
要在模拟期间查看所有视频帧，请禁用仿真>跌落框架提高性能选项视频查看器堵塞。
配置GPU加速模型
模型配置参数确定模拟过程中使用的加速度方法。
打开配置参数对话框。打开求解器窗格。要编译适用于加速和生成CUDA代码的模型，请配置模型以使用固定步骤求解器。此表显示了此示例的求解器配置。
范围 环境 对生成代码的影响 类型 固定步骤保持常数（固定）步长。 求解器 离散（没有连续的状态）应用一种固定步骤集成技术来计算模型的状态衍生。 固定阶梯 汽车万博1manbetxsimulink选择步长。 
在这一点仿真目标窗格，启用GPU加速范围。
笔记
这语参数自动设置为
C ++。GPU编码器特定选项现在可见仿真目标> GPU加速度窗格。出于此示例的目的，您可以使用所有GPU特定参数的默认值。
要保存并关闭配置参数对话框，请单击好的。
你也可以使用
set_param.（万博1manbetxSimulink）在Matlab命令窗口中以编程方式配置模型参数的功能。set_param（'edgedetection'那'gpuacceleration'那'上'）;
构建GPU加速模型
要构建和模拟GPU加速模型，请选择跑步在这一点模拟选项卡或使用以下MATLAB命令：
SIM（'edgedetection'）;
软件首先检查以查看CUDA代码是否已为模型编译。如果以前创建的代码，则该软件运行模型。如果先前未构建代码，则软件首先生成并编译CUDA代码，然后运行模型。代码生成工具将生成的代码放在调用的工作文件夹的子文件夹中slprj / _slprj / ededetection。
限制
GPU代码生成Matlab功能eventflow中的块®不支持图表。万博1manbetx
什么时候GPU加速已启用，代码生成器不支持万博1manbetx导入自定义代码用于导入自定义撰写的CUDA源文件（* .cu）。相反，使用
编码器.CEVAL.在 - 的里面Matlab功能堵塞。这Matlab功能块不支持来自MATLAB语言的万博1manbetx所有数据类型。对于支持万博1manbetx的数据类型，请参阅块文档。
也可以看看
职能
bdClose.（万博1manbetxSimulink）|close_system.（万博1manbetxSimulink）|get_param.（万博1manbetxSimulink）|load_system.（万博1manbetxSimulink）|Open_System.（万博1manbetxSimulink）|save_system.（万博1manbetxSimulink）|set_param.（万博1manbetxSimulink）|SIM（万博1manbetxSimulink）|SLBUILD.（万博1manbetxSimulink）
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