金宝appSimulinkモデルからのカ，ネルの作成

CUDA^®GPUカ，ネルを作成するSi金宝appmulinkブロック

GPU Coder™は，MATLAB^®功能ブロックを含むSimulink金宝app^®モデルから最適化されたcudaカ，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ラ苹果苹果ブラリが呼び出されます。生成されたCUDAコードを模型内金宝app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

すべて展開する

トピック

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。
Nvidia組み込みボ，ドのタ，ゲット化
ビルドしてnvidia gpuボ，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，ドのシミュレ，ション結果を比較する。
エクスタ，ナルモ，ドを使用したパラメ，タ，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

金宝appSimulinkでの車線検出用GPUコ，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仿金宝app真软件®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,图像处理工具箱™に用意されている関数imresize、rgb2gray、ordfilt2(图像处理工具箱)，脚腕(图像处理工具箱)，houghpeaks(图像处理工具箱)，およびhoughlines(图像处理工具箱)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。

スクリプトを開く

霧修正S金宝appimulinkモデルのGPUコ，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仿金宝app真软件®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(图像处理工具箱)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。