Codegenerierung und Beschleunigungs-Unterstützung
Sie können C Code aus Ihren MATLAB- und Simulink-Modelldesigns generieren. Einige Blöcke und System objects von Communications Toolbox™ unterstützen die C Codegenerierung, wenn Sie sie zusammen mit MATLAB Coder™ verwenden. Sie können Ihren Code bei der Prototypenerstellung beschleunigen. Communications Toolbox umfasst Funktionen, die auf Grafikkarten (GPUs) ausgeführt werden können.
C/C++ Codegenerierung. Haben Sie Ihre Anwendung entwickelt, können Sie portablen C/C++ Quellcode, eigenständige ausführbare Dateien oder eigenständig ausführbare Anwendungen direkt aus dem MATLAB-Code und Simulink-Modellen generieren. Mit C/C++ Codegenerierung kann Ihre Simulation auf Maschinen ausgeführt werden, auf denen MATLAB nicht installiert ist; so können Sie auch Ihre Arbeit in MATLAB beschleunigen. Eine Liste der Communications Toolbox-Funktionen, die C/C++ Codegenerierung unterstützen, finden Sie unter Funktionen und System objects, die C Codegenerierung unterstützen. Zur Generierung von C/C++ Code benötigen Sie MATLAB Coder. Weitere Informationen finden Sie im Video „Generating C Code from MATLAB Code“.
GPU-Codebeschleunigung. Um Ihren Code bei der Prototypenerstellung zu beschleunigen, umfasst Communications Toolbox einige Funktionen, die auf Grafikkarten (GPUs) ausgeführt werden können. Mit der gpuArray (Parallel Computing Toolbox)-Funktion können Sie Daten zur GPU übertragen und daraufhin die gather (Parallel Computing Toolbox)-Funktion aufrufen, um die Ausgabedaten von der GPU abzurufen. Eine Liste der Funktionen von Communications Toolbox finden Sie unter Liste der unterstützten GPU-Arrays für System objects. Um die GPU-Unterstützung zu aktivieren, benötigen Sie Parallel Computing Toolbox™.
Apps
| MATLAB Coder | Generieren von C Code oder MEX-Funktionen aus MATLAB Code |
Funktionen
Themen
- What Is C/C++ Code Generation from MATLAB?
Code generation using MATLAB Coder.
- Generate C Code from MATLAB Code
Prepare MATLAB code for code generation and generate C-MEX code and a C executable.
- Generate C Code from Simulink Model
Build an executable and run the executable within MATLAB.
- Generate C Code at the Command Line (MATLAB Coder)
Use command line tools to generate C code from an example MATLAB function.
- Accelerate Simulation Using GPUs
Speed up your communications system simulation using GPUs.
- Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)
Supply a
gpuArrayargument to automatically run functions on a GPU. - Prerequisites for Deep Learning with MATLAB Coder (MATLAB Coder)
Install products and configure environment for code generation for deep learning networks.
- GPU Computing Requirements (Parallel Computing Toolbox)
Support for NVIDIA® GPU architectures.
Verwandte Informationen
Enthaltene Beispiele
Accelerate MIMO-OFDM Link Simulation Using GPU
Accelerate a MIMO-OFDM link simulation with LDPC channel coding by using a GPU.
Simulation Acceleration Using MATLAB Coder and Parallel Computing Toolbox
Ways to accelerate the simulation of communications algorithms in MATLAB.
Accelerate SISO Single-Carrier Link Simulation Using GPU
Compare four techniques to accelerate SISO single-carrier link bit error rate (BER) simulations.
Using GPUs to Accelerate Turbo Coding Bit Error Rate Simulations
Use GPUs to dramatically accelerate bit error rate simulations.
LDPC Link Simulation Using GPU Processing
Use the ldpcDecode function and gpuArray to increase the speed of a communications system simulation.
5G LDPC Block Error Rate Simulation Using the Cloud or a Cluster
Use the cloud or a cluster for block error rate (BLER) simulation of low-density parity-check (LDPC) coding for the 5G NR downlink shared transport channel (DL-SCH).
