GPU Coder 시작하기

GPU Coder™는 MATLAB^® 코드 및 Simulink^® 모델에서 최적화된 CUDA^® 코드를 생성합니다. 생성 코드에는 딥러닝, 임베디드 비전, 레이다 및 신호 처리 알고리즘의 병렬화 가능 부분을 위한 CUDA 커널이 포함되어 있습니다. 고성능을 위해 생성 코드는 NVIDIA^® TensorRT™를 호출할 수 있습니다. 사용자는 생성된 CUDA를 소스 코드 또는 정적/동적 라이브러리로 프로젝트에 통합하고 NVIDIA Jetson™ 및 NVIDIA DRIVE^® 플랫폼에 내장된 GPU를 포함한 최신 NVIDIA GPU에 맞게 컴파일할 수 있습니다. 또한, 사용자는 Jetson 및 DRIVE 플랫폼에서 주변기기에 액세스하고 수동으로 작성한 CUDA를 생성 코드에 통합할 수 있습니다.

GPU Coder를 사용하면 생성된 CUDA를 프로파일링하여 병목 현상을 식별하고 성능 최적화 기회를 파악(Embedded Coder^® 사용 시)할 수 있습니다. 양방향 링크를 사용하면 MATLAB 코드와 생성된 CUDA 간을 추적할 수 있습니다. SIL(Software-in-the-Loop) 및 PIL(Processor-in-the-Loop) 테스트를 통해 생성 코드의 수치적 동작을 확인할 수 있습니다.

튜토리얼

MATLAB

• Code Generation by Using the GPU Coder App
  Generate CUDA code from MATLAB code by using the GPU Coder app.
• Code Generation Using the Command Line Interface
  Generate CUDA code from MATLAB code by using the codegen command.
• Verify Correctness of the Generated Code
  Behavioral verification of generated code, traceability, and code generation reports.
• Code Generation for Deep Learning Networks by Using cuDNN
  Generate code for pretrained convolutional neural networks by using the cuDNN library.
• Code Generation for Deep Learning Networks by Using TensorRT
  Generate code for pretrained convolutional neural networks by using the TensorRT library.
• Debug CUDA MEX Functions
  Suggestions for debugging CUDA MEX function.

Simulink

• GPU Coder를 사용하여 시뮬레이션 속도 가속화하기
  MATLAB Function 블록이 포함된 모델을 더 빠르게 시뮬레이션합니다.
• Code Generation from Simulink Models with GPU Coder
  Generate CUDA code from Simulink models by using GPU Coder.
• GPU Code Generation for Blocks from the Deep Neural Networks Library
  Simulate and generate code for deep learning models in Simulink using library blocks.

MATLAB 알고리즘을 사용한 코드 생성

• GPU 프로그램 패러다임
  

  GPU 가속 연산 소개.

• GPU 코드 생성 워크플로
  

  가속을 위해 생성된 CUDA MEX를 설계, 구현 및 검증하고 배포를 위해 독립 실행형 CUDA 코드를 설계, 구현 및 검증합니다.

추천 예제

GPU 코드 생성: 망델브로 집합

이 예제에서는 GPU Coder™를 사용하여 간단한 MATLAB® 함수에서 CUDA® 코드를 생성하는 방법을 보여줍니다. 표준 MATLAB 명령을 사용하여 망델브로 집합을 구현하는 경우 이는 진입점 함수 역할을 합니다. 이 예제에서는 codegen 명령을 사용하여 GPU에서 실행되는 MEX 함수를 생성합니다. MEX 함수를 실행하여 런타임 오류가 있는지 검사할 수 있습니다.

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Code Generation for Deep Learning Networks

Get started with CUDA code generation for image classification networks such as ResNet.

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