GPU编码器™ 生成优化的CUDA®来自MATLAB的代码®用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统的代码。生成的代码调用优化的NVIDIA®CUDA图书馆,包括cuDNN、cuSolver和cuBLAS。它可以作为源代码、静态库或动态库集成到项目中,并可用于在GPU上进行原型设计,如英伟达特斯拉®和英伟达®. 您可以使用MATLAB中生成的CUDA来加速MATLAB代码中计算密集的部分。GPU编码器允许您将传统的CUDA代码合并到您的MATLAB算法和生成的代码中。
与嵌入式编码器一起使用时®,GPU Coder允许您通过软件在环(SIL)测试验证生成代码的数值行为。
学习GPU编码器的基本知识
用于代码生成的MATLAB语言语法和函数
创建CUDA GPU内核的算法结构和模式
解决代码生成问题,提高代码执行时间,并减少生成代码的内存使用
为深度学习神经网络生成CUDA代码
将生成的代码部署到英伟达硬件目标
金宝app支持第三方硬件,如NVIDIA Drive和Jetson平台