Запустите MEX-функции, содержащие код CUDA

Запишите файл MEX, содержащий код CUDA

Как с любыми файлами MEX, у тех, которые содержат код CUDA^®, есть однократная точка, известная как mexFunction. MEX-функция содержит код стороны хоста, который взаимодействует с объектами gpuArray от MATLAB^® и запускает код CUDA. Код CUDA в файле MEX должен соответствовать API во время выполнения CUDA.

Необходимо вызвать функциональный mxInitGPU при записи в ваш файл MEX. Это гарантирует, что устройство графического процессора правильно инициализируется и известно MATLAB.

Интерфейс, который вы используете, чтобы записать файл MEX для объектов gpuArray, отличается от интерфейса MEX для стандартных массивов MATLAB.

Вы видите пример файла MEX, содержащего код CUDA в:

matlabroot/toolbox/parallel/gpu/extern/src/mex/mexGPUExample.cu

Этот файл содержит следующую функцию устройства CUDA:

void __global__ TimesTwo(double const * const A,
                         double * const B,
                         int const N)
{
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < N)
        B[i] = 2.0 * A[i];
}

Это содержит следующие линии, чтобы определить размер массивов и запустить сетку соответствующего размера:

N = (int)(mxGPUGetNumberOfElements(A));
blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
TimesTwo<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, N);

Запустите получившиеся MEX-функции

MEX-функция в этом примере умножает каждый элемент во входном массиве на 2, чтобы получить значения в выходном массиве. Чтобы протестировать его, начните с gpuArray, в котором каждый элемент равняется 1:

x = ones(4,4,'gpuArray');
y = mexGPUExample(x)

y = 

    2    2    2    2
    2    2    2    2
    2    2    2    2
    2    2    2    2

Оба массивы ввода и вывода являются объектами gpuArray:

disp(['class(x) = ',class(x),', class(y) = ',class(y)])

class(x) = gpuArray, class(y) = gpuArray

Сравнение с ядром CUDA

Parallel Computing Toolbox также поддерживает CUDAKernel объекты, которые могут использоваться, чтобы интегрировать код CUDA с MATLAB. Рассмотрите следующее при выборе подхода файла MEX по сравнению с CUDAKernel подход:

Файлы MEX могут взаимодействовать с библиотеками стороны хоста, такими как библиотеки NVIDIA Performance Primitives (NPP) или CUFFT, и могут также содержать вызовы от хоста до функций в библиотеке времени выполнения CUDA.
Файлы MEX могут анализировать размер входа и выделить память о различном размере или запустить сетки различного размера от кода C or C++. В сравнении, код MATLAB, который вызывает CUDAKernel объекты должны предварительно выделить выход memory и определить размер сетки.

Доступ к комплексным данным

Комплексные данные на устройстве графического процессора хранятся в чередованном сложном формате. Таким образом, для комплексного gpuArray A, действительные и мнимые части элемента i хранятся в последовательных адресах. MATLAB использует встроенные типы векторов CUDA, чтобы хранить комплексные данные на устройстве (см. NVIDIA CUDA C Руководство по программированию).

В зависимости от потребностей вашего ядра можно бросить указатель на комплексные данные или как действительный тип или как встроенный тип вектора. Например, в MATLAB, предположите, что вы создаете матрицу:

a = complex(ones(4,'gpuArray'),ones(4,'gpuArray'));

Если вы передаете gpuArray MEX-функции в качестве первого аргумента (prhs [0]), то можно получить указатель на комплексные данные при помощи вызовов:

mxGPUArray const * A = mxGPUCreateFromMxArray(prhs[0]);
mwSize numel_complex = mxGPUGetNumberOfElements(A);
double2 * d_A = (double2 const *)(mxGPUGetDataReadOnly(A));

Чтобы обработать массив как действительный массив с двойной точностью дважды длины, вы могли сделать это этот путь:

mxGPUArray const * A = mxGPUCreateFromMxArray(prhs[0]);
mwSize numel_real =2*mxGPUGetNumberOfElements(A);
double * d_A = (double const *)(mxGPUGetDataReadOnly(A));

Различные функции существуют, чтобы преобразовать данные между комплексными и действительными форматами на графическом процессоре. Эти операции требуют, чтобы копия чередовала данные. Функциональный mxGPUCreateComplexGPUArray берет два действительных mxGPUArrays и чередует их элементы, чтобы произвести один комплекс mxGPUArray той же длины. Функции mxGPUCopyReal и mxGPUCopyImag каждая копия или действительное или мнимые элементы в новый действительный mxGPUArray. (Нет никакого эквивалента mxGetImagData функция для объектов mxGPUArray.)

Скомпилируйте файл MEX графического процессора

Чтобы скомпилировать код CUDA, вы, должно быть, установили версию инструментария CUDA, сопоставимую с ToolkitVersion свойство gpuDevice объект.

Используйте mexcuda команда в MATLAB, чтобы скомпилировать файл MEX, содержащий код CUDA. Можно скомпилировать файл в качестве примера с помощью команды:

mexcuda mexGPUExample.cu

Если mexcuda испытывает затруднения при определении местоположения компилятора NVIDIA (nvcc), это может быть установлено в месте не по умолчанию. Можно задать местоположение nvcc в вашей системе путем хранения его в переменной окружения MW_NVCC_PATH. Можно установить эту переменную с помощью setenv MATLAB команда. Например,

setenv('MW_NVCC_PATH','/usr/local/CUDA/bin')

Только подмножество Визуальных компиляторов Studio^® поддерживается для mexcuda. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с документацией инструментария NVIDIA.

Документация