Simulink 모델에서 커널 생성

CUDA^® GPU 커널을 생성하는 Simulink 블록

GPU Coder™는 MATLAB^® Function 블록이 포함된 Simulink^® 모델로부터 최적화된 CUDA 커널을 생성하고 실행합니다. 생성 코드는 cuFFT, cuSolver, cuBLAS, cuDNN, TensorRT를 포함하여 최적화된 NVIDIA^® CUDA 라이브러리를 호출합니다. Simulink 내에서 생성된 CUDA 코드를 사용하여 시뮬레이션을 가속화하고 NVIDIA GPU 장치에서 신속 프로토타이핑을 수행하고 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 수행할 수 있습니다.

모델 설정

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도움말 항목

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.
Targeting NVIDIA Embedded Boards
Build and deploy to NVIDIA GPU boards.
Numerical Equivalence Testing
Compare results from model and generated code simulations.
Parameter Tuning and Signal Monitoring by Using External Mode
Tune parameters and monitor signals through a TCP/IP communication channel between development computer and target hardware.

추천 예제

GPU Code Generation for Lane Detection in Simulink

Generate CUDA® code for a Simulink® model that can detect and output lane marker boundaries on an image. This example takes RGB image as an input and uses the imresize, rgb2gray, ordfilt2 (Image Processing Toolbox), hough (Image Processing Toolbox), houghpeaks (Image Processing Toolbox), and houghlines (Image Processing Toolbox) functions that are part of Image Processing Toolbox™ to detect lane markings. This example closely follows GPU에서 houghlines 함수를 사용한 차선 검출.

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GPU Code Generation for a Fog Rectification Simulink Model

A typical implementation of fog rectification algorithm. The example uses conv2, im2gray, and imhist (Image Processing Toolbox) functions. This example closely follows Fog Rectification example. This example illustrates the following concepts:

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추천 예제

GPU Code Generation for Lane Detection in Simulink

GPU Code Generation for a Fog Rectification Simulink Model