GPU编码器
Genere código CUDA para GPU NVIDIA
GPU编码器™WientaCódigoCUDA®Optimizado a partir decódigode matlab®y modelos de 金宝appsimulink®。ElCódigoWenerado包含仁库尔卡尔巴拉拉斯队帕拉贝拉德·阿尔莫里特莫斯德深度学习，VisiónFemebiday Procesamiento deSeñales。Para Lograr联合国Alto Rendimiento，ElCódigoGenerado Realiza Llamadas ALibríasnvidia®Cuda Optimizadas，Tales Como Tensorrt™，CUDNN，袖口，Cusolver Y Cublas。Puede Integhtar ElCódigoen Su ProyectoComoCódigoFuente，LiberíasStáticasOLiberíasDinámicas，Y Lo Puede Comparil Para Equipos de Escripos De EscripoS en Nvidia Jetson™，Nvidia Drive™Y Otras Plataformas。ElCódigocuda generado se puede USAR en Matlab Para Acelerar Redes De Dee Deep学习Y Otras Pittes de Su Algoritmo Con Una Alta Carga Computacional。GPU编码器渗透作品科迪戈CUDA ESCRITO A Mano EN SUS Algoritmos Y En ElCódigoGenerado。
Cuando SE Uteriza Con嵌入式编码器®， GPU编码器允许验证numérico del código generado mediante pruebas软件在环(SIL)和处理器在环(PIL)。
Comience:
despliegue de algoritmos libres de版税
Compile Y ejecute ElCódigoyanadoen GPU Nvidia de Uso Hannitual，Desde Sistemas de Escritorio A Centros de Datos O硬件embebido。ElCódigoWeneradoEstáLibredefiredties，De Modo Que Puede Desplegllo en Apricaciones Comerciales Para Sus Clientes Sin Coste。
探索LaGalería（2Mágenes）
Casos de éxito de GPU编码器
Descubra cómo ingenieros y científicos de diversos sectores utilan GPU Coder para generar código CUDA para sus applications。
空中客车Prototipa LaDetecciónIomaItáticade defectos en Nvidia Jetson TX2。
Ferensacióndecódigodesde funciones y toolboxes soportadas
GPU编码器属Códigoa partir de Una extensa gama de funcionaladades del lenguaje matlab que los ingenieros dediseñoultizanpara desarrollar algoritmos como componentes de sistemasmás放大器。Esto Cantuye Cientos de Operadores y Funciones de matlab y de las工具箱complementarias。
在MATLAB中查找相关的工具箱generación和código。
InclationAcóndeCódigoHeredado
UtineCióndeCódigoHeredadoParaintoindodo oindizodo in Confianza o Altamente Optimitmos de Matlab Para Realizar Pruebas en Matlab oantamentigo Cuda deContacióndecódigoContinuación，Realico Una Llamada Al MismoCódigoCudadesde elCódigoyanado。
Incorporación de código CUDA existente en el código generado。
Ejecución de simulaciones y generación de código optimizado para GPU NVIDIA
Cuando Se Utiliza Con 金宝appSimulink Coder™，GPU编码器Acelera Pittes de Bloques Matlab功能Con UNA Alta Carga Compacional en Sus Modelos de Simulink en GPU Nvidia。一个连续式，puede gendigocódigocuda optimizodo desde el modelo de simulink y d金宝appesplaglo en su platagefa gpu nvidia。
Modelo de 金宝appsimulink de联合国探测器de bordes sobel que se ejecuta en una gpu。
despliegue de Algoritmos de Deep学习De Extremoo是极值
利用多样性redes de Dee Deave学习entrenadas（包括resnet-50，Segnet Y LSTM）DESDE深度学习工具箱™ZH SU MODEMO DE SIMULINK Y REATICE EL DESPLIEGUE EN GPU NV金宝appIDIA。GenereCódigoparapeniento y posprocesamiento junto con sus Redes de Dee Deeary学习entrenadas para desplar algoritmos propidos。
Registro de señales, adjustment de parámetros y verificación numérica del comportamiento del código
Cuando Se Uteriza Con 金宝appSimulink编码器，GPU编码器渗透式注册器Señalesy ajustarparámetrosen tiempo真正的usando simulaciones en modo外部。借助嵌入式编码器CON GPU编码器PARA ejecutar PRUUBAS-IN-IN-LOOP y Processor-in-Loop Que VerificanNuméricéryceQue ElCódigoGenerado Quincide Con El Comportamiento de laSimulación。
利用EL Modo Externo Para RegistrarSeñalesy ajustarparámetrosen simulink。金宝app
despliegue de Algoritmos de Deep学习De Extremoo是极值
despliegue diversas redes de deaute学习entrenadas（包含resnet-50，segnet y lstm）desde深深学习工具箱en gpu nvidia。利用帕卡斯德深度学习预先偏见o defina capas personfizadas para suaplicaciónecsealífica。GenereCódigoparapeniento y posprocesamiento junto con sus Redes de Dee Deeary学习entrenadas para desplar algoritmos propidos。
FerensacióndeCódigoOptimizado Para Aduptencia
GPU编码器属Códigomenos extenso enCompaciónConotras Soluciones De Dee Dee Learning，Ya Que Solo Genera ElCódigonecesario para ejecutar la anguencia con un algoritmo concreto。ElCódigogenerado Reviza Llamadas ALibríasSmotearizadas，包含Stysorr Y Cudnn。
inguencia de una sola imagen符合vgg-16 en una gpu titan v uterizano cudnn。
市长optimización中位数TensorRT
generere código que se integra con NVIDIA TensorRT, un time empo de ejecución y unoptimizador de inference de deep learning de rendimito。使用tipo de datos INT8和FP16，并将其作为对del tipo de datos FP32 estándar的尊敬。
Mejora de la Velocidad deEjecuciónContenorrY Tipos de Datos Int8。
Cuantizaciónde深入学习
Cuantice Su Red de Dee Deave学习Para Reducir El Uso Memoria Y Aumentar El Rendimiento de Inguencia。Analice Y Visualice EL Tressoff Entre Un Mayor Rendimiento Y LaPrecisióndeLearciaCon La App Deep Network Standizer。
MinimizacióndeLasTransferencias de Memoria CPU-GPU YOptimizacióndeluso de Memoria
GPU编码器分析，Idendifica Y划分AutomáticamenteLOSSemmentos delCódigode Matlab Para SuEjecuciónen La CPU O En La GPU。además，minimiza elnúmerode copias de datos entre la cpu y la gpu。利用Herramientas deAnálisisde Rendimiento Para Indemificar Otros Posibles Cuellos de Botella。
通知De Rendimiento Que Idendifican Posibles Cuellos de Botella。
Invocación de librerías optimizadas
El código generado con GPU编码器实现llamadas librerías NVIDIA CUDA optimizadas, tales como TensorRT, cuDNN, cuSolver, cuFFT, cuBLAS y Thrust。El código generado desde las functions in las toolboxes de MATLAB se igna librerías optimizadas siempre que es possible。
函数código generadas en la librería CUDA cuFFT optimizada。
Uso de Patrones dediseñopara alaumerar laAceleración
我们的主人diseño，故事是关于植物的，我们的记忆是关于我们的记忆的。Se aplican automáticamente cuando Se emplean ciertas funciones, tales como la convolución。Además, puede invocarlos manualmente mediante pragmas específicas。
Patróndediseñodopromesamientode plantillas。
Prototipado en las plataformas nvidia jetson y nvidia drive
自动:compilación cruzada, el despliegue, código generado，在NVIDIA Jetson和NVIDIA DRIVE平台上，NVIDIA的GPU编码器。
原生tipado en la platform NVIDIA Jetson。
Acceso aperiféricosy传感器Desde matlab y elcódigogenerado
Comuníquese de manera remota con la plataforma NVIDIA desde MATLAB para adquirir datos程序de webcams y otros periféricos soportados y prototipar con más rapidez。我们的算法可以在código的国际网络上运行，periférico，我们可以在ejecución autónoma上运行。
Acceso aperiféricosy传感器Desde matlab y elcódigogenerado。
del prototipado a laproducción
Utilice GPU Coder con Embedded Coder para trazar de manera interactiva su código de MATLAB cotejándolo con el código CUDA generado。验证软件在环(SIL)和处理器在环(PIL)的硬件。
Informe de Trazabilidad Interactivo Utilizando GPU编码器Con嵌入式编码器。
Aceleración基于MATLAB的GPU算法
Realico Llamadas AlCódigoCuda Wensado Como UnaFunciónMexdesde elCódigode Matlab Para Acelerar LaEjecución，Aunque El RendimientoVariaráNenfióndeLaTuralezadelCódigode Matlab。Analice El Rendimiento de Las Funciones Mex Wensadas Para Indemiftar Cuellos de Botella Y Enfocar Sus Esfuerzos deOptimización。
Aceleracióndelassimulaciones de sim金宝appulink con gpu nvidia
我们可以使用Simulink编码器，GPU编金宝app码器和MATLAB函数，我们可以使用Simulink和GPU NVIDIA的模型进行计算。
