Simulink モデルからのカーネルの作成

CUDA^®GPU カーネルを作成する Simulink ブロック

GPU Coder™ は、MATLAB^®Function ブロックを含む Simulink^®モデルから最適化された CUDA カーネルを生成して実行します。生成コードでは、cuFFT、cuSolver、cuBLAS、cuDNN、TensorRT など、最適化された NVIDIA^®CUDA ライブラリが呼び出されます。生成された CUDA コードを Simulink 内で使用して、シミュレーションの高速化、すべての NVIDIA GPU デバイスでのラピッドプロトタイピング、およびハードウェアインザループテストを実行できます。

モデル設定

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トピック

GPU Coder を使用したシミュレーションの高速化
NVIDIA GPU を使用したシミュレーションの高速化
GPU Coder を使用した Simulink モデルからのコード生成
GPU Coder を使用して、Simulink モデルから CUDA コードを生成します。
NVIDIA 組み込みボードのターゲット化
ビルドして NVIDIA GPU ボードに展開する。
数値的等価性テスト
モデルと生成されたコードのシミュレーション結果を比較する。
エクスターナルモードを使用したパラメーターの調整と信号の監視
開発用コンピューターとターゲットハードウェアの間の TCP/IP 通信チャネルで、パラメーターを調整し、信号を監視します。

注目の例

Simulink での車線検出用 GPU コードの生成

この例では、イメージの車線マーカー境界を検出して出力する Simulink® モデルの CUDA® コードを生成する方法を説明します。この例では、RGB イメージを入力として受け取り、Image Processing Toolbox™ に用意されている関数imresize、rgb2gray、ordfilt2(Image Processing Toolbox)、hough(Image Processing Toolbox)、houghpeaks(Image Processing Toolbox)、およびhoughlines(Image Processing Toolbox)を使用して、車線区分線を検出します。この例は関数 houghlines を使用した GPU での車線検出とほぼ同じです。

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霧修正 Simulink モデルの GPU コードの生成

この例では、霧のかかったイメージを入力として受け取り、霧が取り除かれたイメージを出力として生成する Simulink® モデルから、CUDA® コードを生成する方法を示します。この例は、霧修正アルゴリズムの一般的な実装です。この例では、関数conv2、im2gray、およびimhist(Image Processing Toolbox)を使用します。この例は霧の修正の例とほぼ同じです。この例では以下の概念を説明します。