GPU编码器™生成优化的CUDA^®从代码MATLAB^®深学习，嵌入式视觉和自治系统的代码。所生成的代码可以被编译并在NVIDIA执行^®图形处理器。生成CUDA代码调用优化的NVIDIA CUDA库，包括cuDNN，cuSolver和CUBLAS。

您可以使用MATLAB中生成的CUDA加速的NVIDIA GPU的您的MATLAB代码计算密集型部分，如NVIDIA泰坦^®和NVIDIA的Tesla^®图形处理器。GPU编码器可让您将旧的CUDA代码到您的MATLAB算法和生成的代码。

您可以调配各种训练有素的深度学习网如永乐，RESNET-50，SegNet和MobileNet，从深度学习工具箱™来的NVIDIA GPU。您可以为预处理和你训练的深度学习网络以及后处理部署完整的算法生成优化的代码。

当使用嵌入式编码^®，GPU编码器可让您通过在NVIDIA GPU软件在环（SIL）测试验证生成的代码的数值行为。

GPU编码器还支持嵌入的NVI万博1manbetxDIA Tegra^®的平台，如NVIDIA驱动PX2杰特森^®TK1，杰特森TX1，TX2特森，杰特森泽维尔和杰特森纳米开发套件。