GPU Coder™生成优化的CUDA^®从MATLAB代码^®代码和仿真软件^®模型。生成的代码包括CUDA内核，用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分。为了获得高性能，生成的代码调用优化的NVIDIA^®CUDA库，包括tensort, cuDNN, cuFFT, cuSolver和cuBLAS。这些代码可以作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中，并且可以为NVIDIA Jetson上嵌入的桌面、服务器和gpu编译^®, NVIDIA驱动^®，以及其他平台。您可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速深度学习网络和算法的其他计算密集型部分。GPU Coder允许您将手写CUDA代码合并到您的算法和生成的代码中。

当与嵌入式编码器一起使用时^®， GPU Coder允许您通过软件在循环(SIL)和处理器在循环(PIL)测试来验证生成代码的数值行为。