CUDAコード生成で手軽に高速化！MATLABではじめるNVIDIA GPU実装

NVIDIA GPU は、生成 AI、コンピュータービジョン、信号処理、シミュレーションなど、幅広い分野で計算を加速するために不可欠なプラットフォームです。近年では、センサー・アクチュエータ・エッジ AI を統合し、リアルタイムで環境に適応する自律システムやロボット、いわゆる「フィジカル AI」の頭脳としても注目されています。

一方、MATLAB はアルゴリズムの設計、検証、プロトタイピングに最適な環境を提供します。さらに Simulink とモデルベースデザインにより、開発初期からシミュレーションによる検証が可能となり、不具合の早期発見・修正を実現できます。

本セミナーでは、GPU Coder を活用し、MATLAB および Simulink からCUDA コードを自動生成し、NVIDIA GPU 上で効率的に実行する方法を学びます。

紹介するワークフロー：

• デスクトップ上で GPU を活用した MATLABおよびSimulink による設計・シミュレーション
• CUDAコードを自動生成し、デスクトップGPU でテスト
• Jetson Thor や Jetson Orin への展開によるラピッドプロトタイピング

主なトピック：

• CUDA プログラミングモデルの基礎と MATLAB コードとの対応関係
• AI を含むアプリケーション全体（前処理・後処理を含む）から NVIDIA GPU 向けコード生成
• GPU パフォーマンスアナライザーを用いた性能最適化手法
• MATLABやSimulink モデルでの GPU シミュレーション実行
• Jetson デバイスへのコードコンパイル、ダウンロード、PIL・エクスターナルモードによる実行