GPU编码器
Génération code CUDA pour des GPU NVIDIA
GPU编码器™génère du code CUDA®optimisé à部分解码MATLAB®La VisionEmbarquéeEtlessystèmes自身学习。Le CodeGénéréFaitAppel AuxBibliothèquesCudade NvidiaOptimisées，notamment Cudnn，Cusolver等崔。IL PeutêtreIntégrédansvotre projet sous forme de代码源，debibliothèquesstatiques ou mynamiques，etpatêtreutuliséplele prototypage sur des gpu tels que nvidia tesla®et NVIDIA Tegra®．Vous Pouvez Utiliser Le CudaGénérédansmatlab afind'cavélérerles派对du code matlab qui exigent des compuls intesifs。GPU编码器vous权限D'Incliner Du Code Cuda现有的丹麦申请Dans VOS算法Matlab et Dans Le CodeGénéré。
你可以使用嵌入式编码器®，GPU编码器VOUS权限ÉgalementDeVérifierSleComportementNumériqueDucodeGénéréenRéalisantSssiar（软件循环）。
En savoir plus:
Déploiement d'algorithmes libres de droits
编译ez et exécutez votre code généré sur des GPU NVIDIA courants depuis un PC, sur des数据中心ou du matériel embarqué。代码généré是您的权利自由，您可以使用déployer为您的客户提供免费的应用程序商业服务。
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Témoignages d’utilisateurs sur GPU编码器
Découvrez评论les ingénieurs et scientifiques de différentes industries utilisent GPU Coder pour générer du code CUDA pour leurs应用程序。
空客原型机détection automatique de défauts在NVIDIA Jetson TX2上。
Génération de code à partr des toolboxes et functions s金宝appupportées
GPU编码器Génèreducyàpartir d'联合国大型Éventaildefonctionnalitésdu langage matlab que lesIngénieursde Conception实用inindévelopperdes algorithmes en tant que comporants desystèmesplus进口程序。CECI Centut Plus De 390Opérateurset Fonizes Matlab Ainsi que des工具箱连接内容。
金宝app支持MATLAB的语言和工具箱的génération的代码。
合并解码存在
Utilisez les fonctionnalités d'intégration de code exists pour incorporrer du code CUDA supported ou hautement optimisé dans vos algorithms MATLAB pour les tester, puis appelez ce même code CUDA à partir du code généré。
Incorporation du Code Cuda现有的Dans LeCodeGénéré。
Déploiementd'almoriones de Deep Shearch de Bout en Bout
DépoceezdeNombreuxRéseauxde Dee Deave学习Entraînés，TELS Que Resnet-50 et Segnet，àPartirde Dee Deeve学习Toolbox™Sur des GPU Nvidia。Générezducodedeprétraitementet de it de tracitement en enparallèleavec vosréseauxde Deep学习afin dedéployerdes算法订单。
Dépoverezsegnetainsi que de NombreuxAutresRéseauxde Dee Deame学习Entraînés。
Génération code optimisé pour l'inférence
GPU编码器Génèreducedeavec Une empreinte reduite par Rapport Aux Autres Solutio金宝搏官方网站ns de Dee Deave学习车Il NeGénèreQueleceNécessairePleexécuterl'comérenceavec votre almorithmespécifique。LeCodeGénéréAppelledesbibliothèques优化Ées，Notamment Tensorrt™Et Cudnn。
Inférence d'une image unique avec VGG-16 sur un GPU Titan V à l'aide de cuDNN。
优化poussée avec TensorRT
Générez du code s'intégrant à NVIDIA TensorRT, unoute haute performance pour l'optimisation et l'exécution d'inférences de Deep Learning。Utilisez des données de types INT8 ou FP16 pour obtenir de meilleures performance of type données FP32。
AmélioRationdeavitessed'Exécuarityavec desdonnéesde tyes tensorrt et int8。
深度学习的量化
Quantifiez votre réseau de Deep Learning en INT8 et analysez les折衷précision de量子化的角度和偏差sélectionnées en utilisant le支持包模型量化库。金宝app
Réduction des transferts entre les mémoires du CPU and du GPU et optimisation de l' utilization de mémoire
GPU编码器分析，识别和分区自动化的段解码MATLAB à exécuter在CPU或GPU。在CPU和GPU中心最小化également拷贝数données。可以将标识符用在étranglement上。
Rapports De Profils Indevifiant Les Goulots D'Tranglements Possibes。
调用bibliothèques optimisées
Le CodeGénéréAvecGPU编码器Fait Appel AuxBibliothèquesCudade NvidiaOptimisées，notamment Styort，Cudnn，Cusolver，Cufft，Cublas，ET推力。LeCodeGénéré®Parirdes Fonizes颁发De Toolboxes Matlab EstMappéSurdesSirliesOptimiséesDansLa Mesuredu可能。
代码généré appelle des bibliothèques CUDA optimisées telles que cuFFT。
应用modèles概念pour une accélération加poussée
LesModèlesde Conception de型模具纯公司Unemémoirepartagéeppaméliorerlabande passantemémoire。ILS SONTAppliqués自动变量洛洛风富利伊利益仪鉴定官员告诉Que La卷积。VousPouvezégalementles Invoquer Manuellents Au Moyen de Pragmasspécifiques。
Le modèle定义类型模板。
原型基于NVIDIA Jetson et DRIVE平台
Automatisez la compilation croisée et le déploiement du code généré sur les plateformes NVIDIA Jetson™et DRIVE™à l'aide du su金宝apppport package pour les GPU NVIDIA®de GPU编码器™。
原型基于NVIDIA Jetson平台。
Accès aux périphériques et aux capteurs depuis MATLAB et le code généré
communquez à distance avec la cible NVIDIA代理MATLAB pour收集器les données de webcams et d’autres périphériques supportés pour 金宝appun prototype dès le début du cycle de développement。Créez et déployez votre algorithme en parallèle du code d'interface périphérique sur la carte pour une exécution autonome。
Accès aux périphériques et aux capteurs depuis MATLAB et le code généré。
Du原型à la生产
Utilisez GPU编码器avec嵌入式编码器®pour efftuer un suivi interactif de votre code MATLAB à côté du code CUDA généré。Vérifiez le comportement numérique du code généré exécuté sur le hardware à l'aide de tests SIL (software -in- loop) and PIL (processor -in- loop)。
关系traçabilité interactif à图形处理器编码器和嵌入式编码器的助手。
Accélération算法à图形处理器的助手
Appelez le code CUDA généré sous forme de function MEX depuis votre code MATLAB pour accélérer son exécution。Les性能observées dépendront de la nature de votre代码MATLAB。功能简介:MEX générées pour identifier les goulots d'étranglement et ainsi cibler vos efforts d'optimisation。
Génération在NVIDIA GPU云上解码CUDA
Utilisez MATLAB Deep Learning Container sur NVIDIA GPU Cloud pour Amazon Web Services ou NVIDIA DGX pour entraîner des réseaux de Deep Learning。Utilisez ensuite GPU Coder dans le même conteneur Docker pour générer du code CUDA。
Génération de code CUDA à l'aide de GPU Coder sur NVIDIA GPU Cloud。
金宝app支持Cublas.
générez du code CUDA pour矩阵乘法等等
排位表«排少校»
simplfiez l 'interfaçage du code de Deep Learning and bibliothèques cibles en stockant les tableaux au format«row-major»
Génération解码倒信号处理工具箱
Générezducodeputlefiltrage firbasésurlafft et laTransforméedefourfieràcranceterme en unsulisant fftfilt，stft et istft
金宝app支持du硬件NVIDIA
accédez à des modules de caméra embarqués et générez du code CUDA pour la function VideoReader
Réseaux SSD(单镜头对象检测)
détection d 'objets sur un GPU NVIDIA avec un détecteur SSD (single shot multibox detector)
Réseaux LSTM(长短期记忆)
Générezdu Code倒入Les Lstm BidirectionNelsetàétat
雷齐多次
Générezdu CodeplesdesRéseauxpossédantssordieurs
Réseaux de深度学习
GénérezducodepleLesRéseauxDarknet-19，Darknet-53，Inception-Resnet-V2，NASNet-Light et Nasnet-Mobile
Reportez-Vous AuxNotes de版本倒入Savoir Plus Sur CESFonctionnalitésetendenctions诉讼。
