GPU代码生成和加速
生成CUDA®MATLAB代码®
使用计算机视觉工具箱™开发应用程序后,您可以为NVIDIA生成优化的CUDA代码®图形处理单元(GPU)的MATLAB代码。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,并可用于gpu上的原型设计。您可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速机器学习、深度学习或其他应用程序中MATLAB代码的计算密集型部分。你一定有MATLAB编码器™和GPU Coder™生成CUDA代码。
为了利用现代GPU提供的性能优势,某些计算机视觉工具箱功能可以在GPU上运行。这种支持需金宝app要并行计算工具箱™。
主题
- 图形处理器环境检查和设置应用程序(GPU编码器)
验证和设置GPU代码生成环境。
- 代码生成使用GPU编码器应用程序(GPU编码器)
通过使用GPU Coder应用程序从MATLAB代码生成CUDA代码。
- 使用命令行界面生成代码(GPU编码器)
从MATLAB代码中生成CUDA代码
codegen
命令。 - 在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)
提供一个
gpuArray
参数自动在GPU上运行函数。 - GPU计算要求(并行计算工具箱)
金宝app支持NVIDIA GPU架构。