さらに、新製品「GPU Coder」は、ディープラーニングモデルをNVIDIA GPU用CUDAコードに自動変換する。同社のベンチマークによると、ディープラーニングインタフェース用に生成されるコードのパフォーマンスは、配布モデルにおいて、「TensorFlow」の7倍、「Caffe2」の4.5倍であるという。

すでにこの時点でMATLABの有用性はあるようだが、Jim氏は「これで満足する気はなかった」といい、今回のリリースより、新機能の「GPU Coder」を追加。 これは、ディープラーニングモデルをNVIDIA用CUDAコードに自動変換するもの。