GPU Coder™ использует переменные окружения, чтобы определить местоположение необходимых инструментов, компиляторов и библиотек, требуемых для генерации кода. Если вы имеете нестандартную установку необходимых сторонних продуктов, гарантируете, что следующие переменные окружения установлены.
На Windows® пробел или специальный символ в пути к инструментам, компиляторам и библиотекам могут создать проблемы во время процесса сборки. Необходимо установить стороннее программное обеспечение в местоположениях, которое не содержит пробелы или изменяет настройки Windows, чтобы включить создание кратких названий для файлов, папок и путей. Для получения дополнительной информации смотрите Используя решение для кратких названий Windows в MATLAB Answers.
| Платформа | Имя переменной | Описание |
|---|---|---|
| Windows | CUDA_PATH | Путь к установке инструментария CUDA®. Например:
|
NVIDIA_CUDNN | Путь к корневой папке cuDNN установки. Корневая папка содержит интервал, включайте, и подпапки lib. Например:
| |
NVIDIA_TENSORRT | Путь к корневой папке установки TensorRT. Корневая папка содержит интервал, данные, включайте, и подпапки lib. Например:
| |
OPENCV_DIR | Путь к папке сборки OpenCV на хосте. Эта переменная требуется для создания и выполнения примеров глубокого обучения. Например:
| |
PATH | Путь к исполняемым файлам CUDA. Обычно инсталлятор инструментария CUDA устанавливает это значение автоматически. Например:
| |
Путь к Например:
| ||
Путь к Например:
| ||
Путь к Динамически подключаемым библиотекам (DLL) OpenCV. Эта переменная требуется для рабочих примеров глубокого обучения. Например:
| ||
| Linux® | PATH | Путь к исполняемому файлу инструментария CUDA. Например:
|
Путь к библиотекам OpenCV. Эта переменная требуется для создания и выполнения примеров глубокого обучения. Например:
| ||
Путь к заголовочным файлам OpenCV. Эта переменная требуется для создания примеров глубокого обучения. Например:
| ||
LD_LIBRARY_PATH | Путь к папке библиотеки CUDA. Например:
| |
Путь к cuDNN папке библиотеки. Например:
| ||
Путь к папке библиотеки TensorRT™. Например:
| ||
Путь к папке Library ARM® Compute на целевом компьютере. Например:
Установите | ||
NVIDIA_CUDNN | Путь к корневой папке cuDNN установки библиотеки. Например:
| |
NVIDIA_TENSORRT | Путь к корневой папке установки библиотеки TensorRT. Например:
| |
ARM_COMPUTELIB | Путь к корневой папке ARM Вычисляет установку Библиотеки на целевом компьютере ARM. Установите это значение на целевом компьютере ARM. Например:
|
Если у вас есть несколько версий компиляторов Microsoft® Visual Studio® для языка C/C++, установленного в вашей системе Windows, MATLAB® выбирает тот как компилятор по умолчанию. Если выбранный компилятор не совместим с версией, поддержанной GPU Coder, измените выбор. Для поддерживаемых версий Microsoft Visual Studio смотрите Устанавливающие Необходимые как условие продукты.
Чтобы изменить компилятор по умолчанию, используйте mex -setup команда. Когда вы вызываете mex -setup, MATLAB отображает сообщение со ссылками, чтобы настроить различный компилятор. Выберите ссылку и измените компилятор по умолчанию для создания файлов MEX. Компилятор, который вы выбираете, остается значение по умолчанию, пока вы не вызываете mex -setup выбрать различное значение по умолчанию. Для получения дополнительной информации см. Компилятор Значения по умолчанию Изменения (MATLAB). mex -setup команда изменяет только компилятор языка C. Необходимо также изменить компилятор по умолчанию для C++ при помощи mex -setup C++.
MATLAB и инструментарий CUDA поддерживают только компилятор GCC для языка C на платформах Linux. Для поддерживаемых версий GCC смотрите Устанавливающие Необходимые как условие продукты.
Чтобы проверить, что ваш компьютер разработчика имеет все инструменты и настройку, необходимую для генерации кода графического процессора, используйте coder.checkGpuInstall функция. Эта функция выполняет проверки, чтобы проверить, имеет ли ваша среда все сторонние программы и библиотеки, требуемые для генерации кода графического процессора. Необходимо передать coder.gpuEnvConfig возразите против функции. Эта функция проверяет среду генерации кода графического процессора на основе свойств, заданных в данном объекте настройки.
Можно также использовать эквивалентное основанное на графический интерфейсе пользователя приложение, которое выполняет те же проверки и может быть запущено с помощью команды, coder.checkGpuInstallApp.
В Окне Команды MATLAB, введите:
gpuEnvObj = coder.gpuEnvConfig;
gpuEnvObj.BasicCodegen = 1;
gpuEnvObj.BasicCodeexec = 1;
gpuEnvObj.DeepLibTarget = 'tensorrt';
gpuEnvObj.DeepCodeexec = 1;
gpuEnvObj.DeepCodegen = 1;
results = coder.checkGpuInstall(gpuEnvObj)Выход, показанный здесь, является представительным. Ваши результаты могут отличаться.
Compatible GPU : PASSED
CUDA Environment : PASSED
Runtime : PASSED
cuFFT : PASSED
cuSOLVER : PASSED
cuBLAS : PASSED
cuDNN Environment : PASSED
TensorRT Environment : PASSED
Basic Code Generation : PASSED
Basic Code Execution : PASSED
Deep Learning (TensorRT) Code Generation: PASSED
Deep Learning (TensorRT) Code Execution: PASSED
results =
struct with fields:
gpu: 1
cuda: 1
cudnn: 1
tensorrt: 1
basiccodegen: 1
basiccodeexec: 1
deepcodegen: 1
deepcodeexec: 1
tensorrtdatatype: 1
profiling: 0GPU Coder | codegen | coder.checkGpuInstall | coder.checkGpuInstallApp | coder.gpuEnvConfig