NVIDIA GPU支持GPU Coder

GPU编码器™生成优化的CUDA^®代码从MATLAB^®用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统的代码。生成的代码可以在NVIDIA上编译和执行^®gpu。生成CUDA代码调用优化的NVIDIA CUDA库，包括cuDNN, cuSolver和cuBLAS。

您可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速NVIDIA gpu(如NVIDIA Titan)上MATLAB代码的计算密集型部分^®和英伟达特斯拉^®gpu。GPU Coder允许您将遗留CUDA代码合并到您的MATLAB算法和生成的代码中。

您可以部署各种经过训练的深度学习网络，如YOLO、ResNet-50、SegNet和MobileNet，从深度学习工具箱™到NVIDIA gpu。您可以生成用于预处理和后处理的优化代码，以及经过训练的深度学习网络，以部署完整的算法。

一起使用时嵌入式编码器^®， GPU Coder允许您通过NVIDIA GPU上的软件在环(SIL)测试来验证生成代码的数值行为。

GPU Coder还支持嵌入式NVIDIA Tegra^®如NVIDIA Drive PX2 Jetson等平台^®TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier和Jetson Nano开发工具包。