ディープラーニング・画像処理,組み込みビジョン,レーダー等の計算コストの高い演算が必要とされる分野では,GPUコンピューティングによりアルゴリズムの高速化を実現できます。GPU Coder™は，MATLAB®のコ，ドから最適化されたcuda®コ，ドを自動生成することができ，nvidia®Jetson, NVIDIA Drive, Jetson，特斯拉®等のnvidia gpu上で処理を高速化できます。
このホワイトペーパーでは,MATLABコードから最適化されたCUDAコードを生成する方法をご紹介します。
- gpuコ，ド生成のためのmatlabコ，ドの準備
- 生成されたcudaコ，ドをnvidia gpu上で生成，テスト，配布
- パフォ，マンス向上のためのコ，ド最適化
ディ，プラ，ニングを利用した道路標識の検出を例として，ワ，クフロ，を解説します。また,MATLABと他のディープラーニングのフレームワークを比較して,GPUのパフォーマンスベンチマークもご紹介します。
