主要内容

GPU编码器

产生CUDA.代码nvidia.GPUS.

GPU编码器™产生优化的CUDA®matlab的代码®代码和simuli万博1manbetxnk.®楷模。生成的代码包括用于深度学习,嵌入式愿景和信号处理算法的并行部分的CUDA内核。对于高性能,生成的代码调用优化了nvidia®CUDA图书馆,包括统治,CUDNN,袖口,CUSOLVER和CUBLAS。该代码可以作为源代码,静态库或动态库集成到项目中,可以为嵌入Nvidia Jetson嵌入的桌面,服务器和GPU编译®,NVIDIA Drive.®和其他平台。您可以使用MATLAB中的生成的CUDA来加速深度学习网络和算法的其他计算密集部分。GPU编码器允许您将手写的CUDA代码合并到您的算法中并进入生成的代码。

与嵌入式编码器一起使用时®,GPU编码器允许您通过软件循环(SIL)和循环(PIL)测试验证生成代码的数值行为。

开始

了解GPU编码器的基础知识

MATLAB算法GPU设计

代码生成的MATLAB语言语法和函数

内核创作

算法构建CUDA GPU内核的结构和模式

表现

排除代码生成问题,改进代码执行时间,并减少生成代码的内存使用情况

与GPU编码器深入学习

为深度学习神经网络生成CUDA代码

部署

将生成的代码部署到nvidia tegra.®硬件目标

GPU编码器支持硬件万博1manbetx

万博1manbetx支持第三方硬件,如NVIDIA Drive和Jetson平台