ディープラーニング・画像処理,組み込みビジョン,レーダー等の計算コストの高い演算が必要とされる分野では,GPUコンピューティングによりアルゴリズムの高速化を実現できます。GPU编码器™は,MATLAB®のコードから最適化されたCUDA®コードを自動生成することができ,NVIDIA®Jetson, NVIDIA Drive, Jetson, Tesla®等のNVIDIA GPU上で処理を高速化できます。
このホワイトペーパーでは,MATLABコードから最適化されたCUDAコードを生成する方法をご紹介します。
- GPUコード生成のためのMATLABコードの準備
- 生成されたCUDAコードをNVIDIA GPU上で生成,テスト,配布
- パフォーマンス向上のためのコード最適化
ディープラーニングを利用した道路標識の検出を例として,ワークフローを解説します。また,MATLABと他のディープラーニングのフレームワークを比較して,GPUのパフォーマンスベンチマークもご紹介します。
