Kernel Creation

Algorithm structures and patterns that create CUDA^®GPU内核

GPU CODER™代码生成技术生产用于算法的CUDA内核。CUDA内核是在NVIDIA上执行的函数^®GPU设备。这些内核执行的许多GPUthreads in parallel. By efficiently mapping compute intensive portions of your algorithm to kernels, you can take advantage of the performance improvements provided by GPU computing technology.

您可以使用MATLAB编程编写算法^®或在Simulink中以图形方式金宝app^®环境。您可以触发GPU编码器来创建用于MATLAB代码中特定算法结构和模式的CUDA内核或包含的Simulink模型金宝appMATLAB功能blocks. Because code generation is tightly integrated with the MATLAB and Simulink execution and simulation engines, kernels generated in the source code and executable programs match the functional behavior of MATLAB code executions and Simulink simulations to a high degree of accuracy.

经常查看的主题

类别

MATLAB代码的内核创建
MATLAB代码结构和图案创建CUDA GPU内核
Kernel Creation from Simulink Models
Simulink blocks that create CUDA GPU kernels

特色示例

使用冲浪的特征提取

使用加速鲁棒功能（SURF）的对象识别由三个步骤组成：功能提取，功能描述和功能匹配。此示例执行特征提取，这是冲浪算法的第一步。此处使用的算法基于OpenSurf库实现。此示例显示了如何使用GPU CODER™通过CUDA®代码生成来解决此密集问题。

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功能匹配

从MATLAB®代码生成CUDA®MEX，并在两个图像之间执行功能匹配。此示例使用来自图像处理工具箱™的MatchFeatures函数来匹配两个图像之间的特征描述符，这些图像相互旋转和缩放。通过使用加速稳健特征（冲浪）算法检测并提取这两个图像的特征描述符。

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通过使用Houghlines功能，在GPU上检测车道

为MATLAB®函数生成CUDA®MEX，该功能可以检测和输出图像上的车道标记边界。该示例将RGB映像作为输入，并使用OrdFilt2，Hough，Houghpeaks和Houghlines功能，这些功能是Image Processing Toolbox™的一部分，以生成泳道检测的输出图像。

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用SOBEL方法在半精液中检测到边缘检测

通过MATLAB®函数生成的CUDA®MEX函数在图像中演示边缘检测。边缘检测算法使用半精度数据类型实现。

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Simulink中的GPU代码生成用于车道检测金宝app

Generate CUDA® code for a Simulink® model that can detect and output lane marker boundaries on an image. This example takes RGB image as an input and uses the精加工，，，，rgb2gray，，，，ORDFILT2（图像处理工具箱），伙计（图像处理工具箱），伙计peaks（图像处理工具箱），andHoughlines（图像处理工具箱）是图像处理工具箱的一部分的功能，可检测车道标记。该示例通过使用Houghlines函数紧密遵循GPU上的车道检测。

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GPU代码生成的雾整流模型模型金宝app

FOG整流算法的典型实现。示例使用conv2，，，，IM2Gray，和Imhist（图像处理工具箱）功能。此示例紧密遵循雾化纠正示例。此示例说明了以下概念：GPU环境的验证。

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