GPU编码器
为NVIDIA GPU生成CUDA代码
GPU编码器™ 生成优化的CUDA®来自MATLAB的代码®代码与Simuli万博1manbetxnk®模型。生成的代码包括CUDA内核，用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分。为了获得高性能，生成的代码调用优化的NVIDIA®CUDA图书馆，包括TensorRT™, cuDNN、cuFFT、cuSolver和cuBLAS。这些代码可以作为源代码、静态库或动态库集成到项目中，并且可以为嵌入NVIDIA Jetson的台式机、服务器和GPU进行编译™, 英伟达大道™, 和其他平台。您可以在MATLAB中使用生成的CUDA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CUDA代码合并到算法和生成的代码中。
与嵌入式编码器一起使用时®，GPU编码器允许您通过软件在环（SIL）和处理器在环（PIL）测试验证生成代码的数值行为。
开始：
部署算法免版税
在流行的NVIDIA GPU上编译并运行生成的代码，从桌面系统到数据中心再到嵌入式硬件。生成的代码是免版税的，可以将其免费部署到商业应用程序中。
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GPU编码器的成功案例
了解不同行业的工程师和科学家如何使用GPU编码器为其应用程序生成CUDA代码。
空中客车原型自动检测NVIDIA Jetson TX2上的缺陷。
从支持的工具箱和函数生成代码万博1manbetx
GPU编码器从广泛的MATLAB语言功能生成代码，设计工程师使用这些功能开发算法，作为更大系统的组件。这包括来自MATLAB和配套工具箱的数百个运算符和函数。
MATLAB语言和工具箱支持代码生成。万博1manbetx
合并遗留代码
使用遗留代码集成功能将可信或高度优化的CUDA代码合并到MATLAB算法中，以便在MATLAB中进行测试。然后从生成的代码中调用相同的CUDA代码。
将现有CUDA代码合并到生成的代码中。
为NVIDIA GPU运行模拟并生成优化代码
与Simulink编码器一起使万博1manbetx用时™, GPU编码器在NVIDIA GPU上加速Simulink模型中MATLAB功能块的计算密集部分。然后，您可以从Simulink模型生成优化的CUDA代码，并将其部署到NVIDIA GPU目标。
万博1manbetx在GPU上运行的Sobel边缘检测器的Simulink模型。
部署端到端深度学习算法
使用深度学习工具箱中经过培训的各种深度学习网络（包括ResNet-50、SegNet和LSTM）™ 在Simulink模型中，并部署到NVIDIA GPU。生成用于预处理和后处理的代码，以及经过培训的深度学习网络，以部署完整的算法。万博1manbetx
记录信号、调整参数并以数字方式验证代码行为
当与Simulink编码器一起万博1manbetx使用时，GPU编码器使您能够使用外部模式模拟实时记录信号和调整参数。使用嵌入式编码器和GPU编码器运行软件在环测试和处理器在环测试，以数字方式验证生成的代码与模拟行为匹配。
部署端到端深度学习算法
部署各种经过培训的深度学习网络（包括ResNet-50、SegNet和LSTM）从深度学习工具箱到NVIDIA GPU。使用预定义的深度学习层或为特定应用程序定义自定义层。生成预处理和后处理代码以及经过培训的深度学习网络，以部署完整的算法。
生成用于推理的优化代码
与其他深度学习解决方案相比，GPU编码器生成的代码占用空间更小，因为它只生成使用特定算法运行推理所需的代码。生成的代码调用优化的库，包括TensorRT和cuDNN。万博 尤文图斯
使用cuDNN在Titan V GPU上使用VGG-16进行单图像推断。
使用TensorRT进一步优化
生成与NVIDIA TensorRT（高性能深度学习推理优化器和运行时）集成的代码。与标准FP32数据类型相比，使用INT8或FP16数据类型可获得额外的性能提升。
使用TensorRT和INT8数据类型提高执行速度。
深度学习量化
量化您的深度学习网络，以减少内存使用并提高推理性能。使用Deep Network Quantizer应用程序分析并可视化提高性能和推理准确性之间的权衡。
最小化CPU-GPU内存传输并优化内存使用
GPU编码器自动分析、识别和划分MATLAB代码段，以便在CPU或GPU上运行。它还最小化了CPU和GPU之间的数据拷贝数。使用分析工具识别其他潜在的瓶颈。
确定潜在瓶颈的概要报告。
调用优化的库
使用GPU编码器生成的代码调用优化的NVIDIA CUDA库，包括TensorRT、cuDNN、cuSolver、Cuft、cuBLAS和推力。从MATLAB工具箱函数生成的代码尽可能映射到优化库。
在优化的Cuft CUDA库中生成代码调用函数。
模具加工设计模式。
NVIDIA Jetson和驱动平台上的原型
使用针对NVIDIA GPU的GPU编码器支持包，在NVIDIA Jetson和驱动平台上自动交叉编译和部署生成的代码。万博1manbetx
英伟达捷通平台的原型设计。
从MATLAB访问外围设备和传感器并生成代码
远程通信与英伟达目标从MATLAB获取数据从网络摄像头和其他支持的外围设备，用于早期原型。将您的算法与外围接口代码一起部署到板上，以便独立执行。万博1manbetx
从MATLAB访问外设和传感器并生成代码。
从原型到生产
使用GPU编码器和嵌入式编码器，以交互方式跟踪MATLAB代码与生成的CUDA代码。使用软件在环（SIL）和处理器在环（PIL）测试验证生成代码在硬件上运行的数值行为。
使用GPU编码器和嵌入式编码器的交互式跟踪报告。
基于MATLAB的gpu加速算法
将生成的CUDA代码作为MEX函数从MATLAB代码中调用，以加快执行速度，但性能会因MATLAB代码的性质而异。配置文件生成的MEX函数，以确定瓶颈并集中优化工作。
使用NVIDIA GP万博1manbetxU加速Simulink模拟
当与Simulink编码器一起万博1manbetx使用时，GPU编码器可加速NVIDIA GPU上Simulink模型中MATLAB功能块的计算密集型部分。
