来自GPU编码器的NV金宝appIDIA GPU支持

GPU编码器™生成优化的CUDA^®代码从MATLAB^®用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统的代码。生成的代码可以在NVIDIA上编译和执行^®gpu。生成的CUDA代码调用优化的NVIDIA CUDA库，包括cuDNN, cuSolver和cuBLAS。

您可以使用MATLAB中生成的CUDA来加速NVIDIA gpu(如NVIDIA Titan)上的MATLAB代码的计算密集型部分^®和英伟达特斯拉^®gpu。GPU编码器允许您将遗留CUDA代码合并到您的MATLAB算法和生成的代码。

您可以部署各种训练有素的深度学习网络，如YOLO, ResNet-50, SegNet和MobileNet，从深度学习工具箱™到NVIDIA图形处理器。您可以生成预处理和后处理的优化代码，以及经过训练的深度学习网络，以部署完整的算法。

一起使用时嵌入式编码器^®， GPU Coder让您验证生成的代码通过软件在循环(SIL)测试在NVIDIA GPU上的数值行为。

GPU编码器也支持嵌入式NVI金宝appDIA Tegra^®平台如NVIDIA Drive PX2 Jetson^®TK1, Jetson TX1, Jetson TX2, Jetson Xavier，和Jetson Nano开发工具包。