GPU编码器™ 生成优化的CUDA^®来自MATLAB的代码^®代码与Simuli金宝appnk^®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。为获得高性能，生成的代码调用优化的NVIDIA^®CUDA图书馆，包括TensorRT、cuDNN、Cuft、cuSolver和cuBLAS。这些代码可以作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中，并且可以为嵌入NVIDIA Jetson的台式机、服务器和GPU进行编译^®，英伟达道^®，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。