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使用GPU编码器™CUDA^®代码生成，必须安装和设置以下产品。下载188bet金宝搏有关设置说明，请参阅设置前提产品下载188bet金宝搏．

Mathworks.下载188bet金宝搏产品和支持包金宝app

MATLAB^®(要求)。
Matlab Coder™(要求)。
并行计算工具箱™（必填）。
金宝app^®（从Simulink模型生成代码）。金宝app
计算机Vision Toolbox™（推荐）。
深度学习工具箱™(深度学习所需)。
嵌入式编码器^®(推荐)。
图像处理工具箱™（推荐）。
金宝app仿真软件编码器（从Simulink模型生成代码）。金宝app
用于深度学习库的GPU编码器界面金宝app支持包(深度学习所需)。
MATLAB编码器支持包的金宝appNVIDIA^®杰森^®和nvidia开车^®平台（需要部署到嵌入式目标，如NVIDIA Jetson和Drive）。

有关安装MathWorks的说明^®下载188bet金宝搏产品，请参阅MATLAB安装文档为您的平台。如果已安装MATLAB并希望检查安装了哪些其他MATHWORKS产品，请输入下载188bet金宝搏版本在matlab命令窗口中。要安装支持包，请在MATLAB金宝app中使用Add-on Explerer。

如果MATLAB安装在包含非7位ASCII字符的路径上，例如日语字符，GPU编码器不起作用，因为它无法找到代码生成库函数。

第三方硬件

NVIDIA GPU为CUDA启用了兼容图形驱动程序。有关更多信息，请参阅CUDA GPU（NVIDIA）．

要查看代码生成的CUDA计算能力需求，请参阅下表。

目标	计算能力
CUDA MEX.	看GPU支金宝app持情况．
源代码、静态或动态库以及可执行文件	3.2或更高。
8位整数精度中的深度学习应用	6.1、6.3或以上。
半精确(16位浮点)的深度学习应用	5.3、6.0、6.2或以上。

手臂^®马里图形处理器。
对于Mali设备，GPU编码器支持仅限深度学习网络的代码生成。金宝app

第三方软件

要求

C / c++编译器:

Linux.^®	窗户^®
GCC C / c++编译器。有关支持金宝app的版本，请参见金宝app支持和兼容编译器	微软^®视觉工作室^®2013
	Microsoft Visual Studio2015
	Microsoft Visual Studio2017年
	Microsoft Visual Studio2019年

可选的

对于CUDA MEX，代码生成器使用安装在MATLAB中的NVIDIA编译器和库。独立代码(静态库、动态链接库或可执行程序)的生成有额外的软件需求。

软件名称	信息
CUDA工具包	GPU编码器已通过CUDA Toolkit V9.x-V11.0进行测试。要下载CUDA工具包，请参见CUDA Toolkit Archive（NVIDIA）．
NVIDIA NSIGHT™系统	为生成的CUDA代码生成执行分析报告。该报告提供的指标可以帮助您分析应用程序算法，并确定优化性能的机会。 GPU编码器已通过Nsight 2021.1.1测试
NVIDIA CUDA deep neural network library (cuDNN) for NVIDIA gpu	对于主机GPU设备，GPU编码器已经使用cuDNN v8.1.0进行了测试。要下载cuDNN，请参阅CUDNN（NVIDIA）．
NVIDIA TensorRT™高性能推理优化器和运行时库	对于主机GPU设备，GPU编码器已经使用TensorRT v7.2.x进行了测试。要下载tensorrt，请参阅张于（NVIDIA）．
Mali GPU的ARM计算库	GPU编码器已测试与v19.05。有关更多信息，请参阅计算库(手臂)．
开源计算机视觉库（OpenCV）	深度学习例子所需。对于针对主机开发计算机上的NVIDIA GPU的示例，请使用OpenCV V3.1.0。对于靶向ARM GPU的示例，在ARM目标硬件上使用OpenCV V2.4.9。有关更多信息，请参阅OpenCV．