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库调用中的内核

GPU编码器™支持CU金宝appDA优化库^®cuBLAS、cuSOLVER、cuFFT、Thrust、cuDNN和TensorRT等图形处理器库。

cuBLAS库是在NVIDIA上实现的基本线性代数子程序(BLAS)^®CUDA运行时。它允许您访问NVIDIA GPU的计算资源。
cuSOLVER库是基于cuBLAS和cuSPARSE库的高级包。它提供了有用的lapack类特征，例如常见的矩阵分解和稠密矩阵的三角求解例程，一个稀疏最小二乘求解器和一个特征值求解器。
cuFFT库提供了NVIDIA gpu上的快速傅里叶变换(FFT)算法的高性能实现。cuBLAS, cuSOLVER和cuFFT库是NVIDIA CUDA工具包的一部分。
Thrust是一个c++的CUDA模板库。CUDA工具包附带了Thrust库，允许您利用gpu加速原语(如sort)来实现复杂的高性能并行应用程序。
NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)是一个gpu加速的用于深度神经网络的原语库。cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现，如正向和向后卷积、池化、规范化和激活层。NVIDIA的TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时库。有关更多信息，请参见基于cuDNN的深度学习网络代码生成和基于TensorRT的深度学习网络代码生成．

GPU编码器不需要一个特殊的pragma来生成内核对库的调用。在代码生成过程中，当您选择使cuBLAS选项中的GPU编码器或使用config_object.GpuConfig。EnableCUBLAS = true属性，GPU编码器用调用cuBLAS库替换了一些功能。当你选择使cuSOLVER选项中的GPU编码器或使用config_object.GpuConfig。EnableCUSOLVER = true属性，GPU编码器用调用cuSOLVER库替换一些功能。GPU编码器要将高级数学函数替换为库调用，必须满足以下条件:

对于这些函数，必须存在特定于gpu的库替换。
MATLAB^®编码器™必须满足数据大小阈值。

GPU编码器支持cu金宝appFFT、cuSOLVER和cuBLAS库替换表中列出的功能。对于CUDA中没有替换的函数，GPU Coder使用映射到GPU的可移植MATLAB函数。

MATLAB函数	描述	MATLAB编码器LAPACK支金宝app持	cuBLAS, cuSOLVER, cuFFT，推力支撑金宝app
`mtimes`	矩阵相乘	是的	是的
`mldivide(“\”)`	解线性方程组`Ax = B`为`x`	是的	是的
`陆`	LU矩阵分解	是的	是的
`qr`	Orthogonal-triangular分解	是的	部分
`依据`	矩阵的行列式	是的	是的
`胆固醇`	柯列斯基分解	是的	是的
`rcond`	互惠的条件数	是的	是的
`linsolve`	解线性方程组`Ax = B`	是的	是的
`eig`	特征值和特征向量	是的	没有
`舒尔`	舒尔分解	是的	没有
`圣言会`	奇异值分解	是的	部分
`fft、fft2 fftn`	快速傅里叶变换	是的	是的
`传输线、ifft2 ifftn`	快速傅里叶反变换	是的	是的
`排序`	排序数组元素		是的,使用`gpucoder.sort`

当你选择使cuFFT选项中的GPU编码器或使用config_object.GpuConfig。EnableCUFFT = true属性，GPU编码器映射fft、传输线、fft2 ifft2 fftn.ifftn函数调用到相应的cuFFT库调用。对于2-D转换和更高，GPU编码器创建多个1-D批处理转换。这些批处理转换比单个转换具有更高的性能。GPU编码器只支持错位转换。金宝app如果使cuFFT，则GPU编码器使用CFFTW可用的或从可移植的MATLAB FFT生成内核的库。支持单精度和双精度数据类型。金宝app输入和输出可以是实值或复值，但实值变换更快。cuFFT库支持通常指定为2金宝app的幂或可以分解为小素数乘积的值的输入大小。一般来说，质因数越小，性能越好。

请注意

使用CUDA库名，例如cufft，cublas,cudnn因为MATLAB函数的名称会导致代码生成错误。

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