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GPU编码器入門
英伟达GPUのCUDAコ，ドの生成
GPU Coder™は，最適化されたCUDA®コ，ドをmatlab®コ，ドおよびS金宝appimulink®モデルから生成します。生成されるコードには,深層学習,組み込み型ビジョン,および信号処理アルゴリズムの並列化可能部分のためのCUDAカーネルが含まれています。パフォ，マンス向上のため、生成コードでは、TensorRT、cuDNN、cuFFT、cuSolver、cuBLAS など、最適化された NVIDIA®Cudaラ苹果苹果ブラリが呼び出されます。このコードは,ソースコード,スタティックライブラリ,またはダイナミックライブラリとしてプロジェクトに統合でき,デスクトップ用,サーバー用,およびNVIDIAJetson®，英伟达驱动器®，その他のプラットフォムに組み込まれたgpu用にコンパルできます。生成されたCUDAをMATLAB内で使用し,深層学習ネットワークやその他のアルゴリズムの計算量の多い部分を高速化することができます。GPU编码器では,手書きのCUDAコードをアルゴリズムおよび生成コードに組み込むことが可能です。
嵌入式编码器®と共に使用した場合,GPU编码器では,ソフトウェアインザループ(SIL)およびプロセッサインザループ(公益诉讼)テストにより生成コードの数値的な動作を検証できます。
チュ，トリアル
- GPU编码器アプリを使用したコ，ド生成
GPU Coderアプリを使用したMATLABコ，ドからのCUDAコ，ドの生成。 - コマンドランンタスを使用したコ
codegenコマンドを使用したmatlabコ，ドからのcudaコ，ドの生成。 - 生成コ，ドの正確性の検証
生成コ，ドの動作検証，トレ，サビリティ，およびコ，ド生成レポ，ト。 - cuDNNを使用した深層学習ネットワ，クのコ，ド生成
cuDNNライブラリを使用して,事前学習済み畳み込みニューラルネットワークのコードを生成します。 - TensorRTを使用した深層学習ネットワ，クのコ，ド生成
TensorRTライブラリを使用して,事前学習済み畳み込みニューラルネットワークのコードを生成します。 - GPU编码器を使用したシミュレ，ションの高速化
Nvidia gpuを使用したシミュレ，ションの高速化 - GPU Coderを使用したSi金宝appmulinkモデルからのコ，ド生成
GPU Coderを使用して，S金宝appimulinkモデルからCUDAコ，ドを生成します。 - 深度神经网络ラGPUコ
ライブラリブロックを使用して仿真金宝app软件で深層学習モデルをシミュレートしてコードを生成します。
MATLAB
金宝app
MATLABアルゴリズムからのコド生成にいて
- 显卡プログラミングのパラダ显卡ム
Gpu高速化コンピュ，ティングの紹介。
- Gpuコド生成ワクフロ
Cuda mexとスタンドアロンCuda c++コド生成のワクフロ。
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