来自GPU编码器的NV金宝appIDIA GPU支持

GPU编码器™生成优化的CUDA.^®代码马铃薯^®深度学习，嵌入式愿景和自主系统的代码。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中的生成的CUDA在NVIDIA Titan等NVIDIA GPU上加速MATLAB代码的计算密集部分^®和nvidia tesla.^®GPU。GPU编码器允许您将传统的CUDA代码合并到MATLAB算法和生成的代码中。

您可以部署各种各样的训练有素的深度学习网络，例如YOLO，RESET-50，SEGNET和MOBILENET，从深度学习工具箱™到NVIDIA GPU。您可以生成优化的代码，用于预处理和后处理以及培训的深度学习网络以部署完整的算法。

当使用时嵌入式编码器^®，GPU编码器允许您通过NVIDIA GPU上的软件循环（SIL）测试验证生成代码的数值行为。

GPU编码器还支持嵌入式NVI金宝appDIA TEGRA^®平台，如nvidia drive px2 jetson^®TK1，Jetson TX1，Jetson TX2，Jetson Xavier和Jetson Nano Developer Kits。