Génération et accélération de code GPU

Générer du code CUDA^® à partir de MATLAB^®

Après avoir développé votre application avec Computer Vision Toolbox™, vous pouvez générer du code CUDA optimisé pour les processeurs graphiques (GPU) NVIDIA^® à partir de code MATLAB. Vous pouvez intégrer ce code dans votre projet sous forme de code source ou de bibliothèques statiques ou dynamiques et aussi l’utiliser pour le prototypage sur GPU. Vous pouvez utiliser le code CUDA généré dans MATLAB pour accélérer les portions de code MATLAB qui exigent des calculs intensifs dans les applications de Machine Learning, de Deep Learning ou autres. Vous devez avoir installé MATLAB Coder™ et GPU Coder™ pour générer du code CUDA.

Pour exploiter au mieux les gains de performance qu’offrent les GPU modernes, certaines fonctions de Computer Vision Toolbox peuvent s’exécuter sur un GPU. Cette fonctionnalité nécessite Parallel Computing Toolbox™.

Fonctions

Fonctions supportant la génération de code GPU

Fonctions supportant les GPU arrays

Rubriques

The GPU Environment Check and Setup App (GPU Coder)
Verify and set up the GPU code generation environment.
Code Generation by Using the GPU Coder App (GPU Coder)
Generate CUDA code from MATLAB code by using the GPU Coder app.
Code Generation Using the Command Line Interface (GPU Coder)
Generate CUDA code from MATLAB code by using the codegen command.
Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)
Supply a gpuArray argument to automatically run functions on a GPU.
GPU Computing Requirements (Parallel Computing Toolbox)
Support for NVIDIA GPU architectures.