主要内容
GPU代码生成和加速
生成CUDA®从MATLAB代码®
在您使用Computer Vision Toolbox™开发您的应用程序后，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项目中，并且可以用于gpu上的原型。在机器学习、深度学习或其他应用程序中，您可以使用MATLAB中生成的CUDA来加速MATLAB代码的计算密集型部分。你必须有MATLAB编码器™和GPU编码器™生成CUDA代码。
为了充分利用现代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。此支持需要金宝app并行计算工具箱™。
主题
GPU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。
使用GPU编码器应用程序生成代码(GPU编码器)
使用GPU Coder应用程序从MATLAB代码生成CUDA代码。
使用命令行接口生成代码(GPU编码器)
利用MATLAB代码生成CUDA代码codegen命令。
在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)
MATLAB和其他工具箱中的数百个函数在GPU上自动运行，如果你提供一个gpuArray(并行计算工具箱)参数。
GPU支金宝app持情况(并行计算工具箱)
金宝app支持NVIDIA GPU架构的MATLAB版本。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
