Создайте отчет профиля выполнения для сгенерированного кода CUDA
gpucoder.profile( генерирует выполнение профильный отчет кода CUDA, сгенерированного для файла проекта func_name,codegen_inputs)func_name. codegen_inputs задает входные параметры к файлу проекта. Продукт Embedded Coder® должен быть установлен, чтобы сгенерировать профильный отчет. Профилирование только поддержано на платформе Linux®.
Профильный рабочий процесс зависит от nvprof инструмент от NVIDIA®. В инструментарии CUDA® v10.1, NVIDIA ограничивает доступ к счетчикам производительности только пользователям администратора. Чтобы включить счетчики производительности графического процессора для всех учетных записей пользователей, см. инструкции, предоставленные в https://developer.nvidia.com/nvidia-development-tools-solutions-ERR_NVGPUCTRPERM-permission-issue-performance-counters.
gpucoder.profile(___, генерирует отчет профилирования выполнения с одной или несколькими профильными опциями, заданными как пара "имя-значение"Name,Value)
Этот пример показывает вам, как выполнить мелкозернистый анализ для алгоритма MATLAB и его сгенерированного кода CUDA через программное обеспечение в цикле (SIL) профилирование выполнения. Продукт Embedded Coder должен быть установлен, чтобы сгенерировать отчет профилирования выполнения.
Запишите функцию точки входа, которая выполняет быстрое преобразование Фурье N-D. Используйте coder.gpu.kernelfun прагма, чтобы сопоставить БПФ с графическим процессором. По умолчанию, EnableCUFFT свойство включено, таким образом, генератор кода пользуется cuFFT библиотекой, чтобы выполнить операцию FFT.
function [Y] = gpu_fftn(X) coder.gpu.kernelfun(); Y = fftn(X); end
Используйте gpucoder.profile функция, чтобы сгенерировать отчет профилирования выполнения.
cfg = coder.gpuConfig('exe'); cfg.GpuConfig.MallocMode = 'discrete'; gpucoder.profile('gpu_fftn',{rand(2,4500,4)},'CodegenConfig',cfg,... 'CodegenArguments','-d profilingdir','Threshold',0.001);
Отчет профилирования выполнения кода открывается. Этот отчет обеспечивает метрики на основе данных, собранных от выполнения SIL. Времена выполнения вычисляются из данных, зарегистрированных зондами инструментирования, добавленными к тестовой обвязке SIL или в коде, сгенерированном для каждого компонента. Времена выполнения Вида на море (Embedded Coder) для получения дополнительной информации.
