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GPU编码器入門
GPU编码器™は,最適化されたCUDA®コードをMATLAB®コードおよび仿万博1manbetx真软件®モデルから生成します。生成されるコードには,深層学習,組み込み型ビジョン,および信号処理アルゴリズムの並列化可能部分のためのCUDAカーネルが含まれています。パフォーマンス向上のため、生成コードでは、TensorRT、cuDNN、cuFFT、cuSolver、cuBLAS など、最適化された NVIDIA®CUDAライブラリが呼び出されます。このコードは,ソースコード,スタティックライブラリ,またはダイナミックライブラリとしてプロジェクトに統合でき,デスクトップ用,サーバー用,およびNVIDIA杰森,NVIDIA驱动,その他のプラットフォームに組み込まれたGPU用にコンパイルできます。生成されたCUDAをMATLAB内で使用し,深層学習ネットワークやその他のアルゴリズムの計算量の多い部分を高速化することができます。GPU编码器では,手書きのCUDAコードをアルゴリズムおよび生成コードに組み込むことが可能です。
嵌入式编码器®と共に使用した場合,GPU编码器では,ソフトウェアインザループ(SIL)およびプロセッサインザループ(公益诉讼)テストにより生成コードの数値的な動作を検証できます。
チュートリアル
MATLAB
GPU编码器アプリを使用したMATLABコードからのCUDAコードの生成。
codegenコマンドを使用したMATLABコードからのCUDAコードの生成。
生成コードの動作検証,トレーサビリティ,およびコード生成レポート。
cuDNNライブラリを使用して,事前学習済み畳み込みニューラルネットワークのコードを生成します。
TensorRTライブラリを使用して,事前学習済み畳み込みニューラルネットワークのコードを生成します。
万博1manbetx
NVIDIA GPUを使用したシミュレーションの高速化
GPU编码器を使用した仿真软件モ万博1manbetxデルからのコード生成
GPU编码器を使用して,仿真软件万博1manbetxモデルからCUDAコードを生成します。
深层神经网络ライブラリを使用した仿真软件の深層学習万博1manbetx
ライブラリブロックを使用して仿真万博1manbetx软件で深層学習モデルをシミュレートしてコードを生成します。
MATLABアルゴリズムからのコード生成について
- GPUプログラミングのパラダイム
GPU高速化コンピューティングの紹介。
- GPUコード生成ワークフロー
CUDA墨西哥人とスタンドアロンCUDA c++コード生成のワークフロー。
注目の例
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