GPU编码器™生成优化CUDA®从MATLAB代码®用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统的代码。生成的代码调用优化的NVIDIA®CUDA图书馆,包括cuDNN, cuSolver和cuBLAS。它可以作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中,并且可以用于在gpu(如NVIDIA Tesla®和NVIDIA Tegra®。您可以使用MATLAB中生成的CUDA来加速MATLAB代码中计算密集型的部分。GPU编码器让您合并遗留CUDA代码到您的MATLAB算法和生成的代码。
当使用嵌入式编码器®, GPU编码器允许您通过软件在循环(SIL)测试来验证生成代码的数值行为。
学习GPU编码器的基础知识
用于代码生成的MATLAB语言语法和函数
创建CUDA GPU内核的算法结构和模式
解决代码生成问题,改善代码执行时间,并减少生成代码的内存使用
生成CUDA代码的深度学习神经网络
将生成的代码部署到NVIDIA Tegra硬件的目标
万博1manbetx支持第三方硬件,如NVIDIA驱动器和Jetson平台