В этом примере показано, как сгенерировать код CUDA® от простой функции MATLAB® при помощи GPU Coder™. Реализация Множества Мандельброта при помощи стандартных команд MATLAB действует как функция точки входа. Этот пример использует codegen
команда, чтобы сгенерировать MEX-функцию, которая работает на графическом процессоре. Можно запустить MEX-функцию, чтобы проверять на ошибки времени выполнения.
Необходимый
Этот пример генерирует MEX CUDA и имеет следующие сторонние требования.
CUDA включил NVIDIA® графический процессор и совместимый драйвер.
Дополнительный
Для сборок неMEX, таких как статические, динамические библиотеки или исполняемые файлы, этот пример имеет следующие дополнительные требования.
Инструментарий NVIDIA.
Переменные окружения для компиляторов и библиотек. Для получения дополнительной информации смотрите Стороннее Оборудование и Подготовку Необходимых как условие продуктов.
Чтобы проверить, что компиляторы и библиотеки, необходимые для выполнения этого примера, настраиваются правильно, используйте coder.checkGpuInstall
функция.
envCfg = coder.gpuEnvConfig('host');
envCfg.BasicCodegen = 1;
envCfg.Quiet = 1;
coder.checkGpuInstall(envCfg);
Множество Мандельброта является областью в комплексной плоскости, состоящей из значений для который траектории, заданные
останьтесь ограниченными в. Полная геометрия Множества Мандельброта показана на рисунке. Это представление не имеет разрешения, чтобы показать богато подробную структуру края недалеко от контура набора.
Выберите набор пределов, которые задают высоко масштабируемую часть Множества Мандельброта в овраге между основной кардиоидой и лампой с ее левой стороны от него. 1000x1000
сетка и создается между этими двумя пределами. Алгоритм Мандельброта затем выполнен с помощью итераций в каждом местоположении сетки. Количества итерации 500 достаточно, чтобы представить изображение в полном разрешении.
maxIterations = 500; gridSize = 1000; xlim = [-0.748766713922161, -0.748766707771757]; ylim = [ 0.123640844894862, 0.123640851045266]; x = linspace( xlim(1), xlim(2), gridSize ); y = linspace( ylim(1), ylim(2), gridSize ); [xGrid,yGrid] = meshgrid( x, y );
mandelbrot_count.m функция точки входа содержит векторизованную реализацию Множества Мандельброта на основе кода, предоставленного в электронной книге Эксперименты с MATLAB Кливом Moler. % #codegen директива включает MATLAB для проверки ошибок генерации кода. Когда GPU Coder сталкивается с coder.gpu.kernelfun
прагма, это пытается параллелизировать весь расчет в этой функции, и затем сопоставляет его с графическим процессором.
type mandelbrot_count
function count = mandelbrot_count(maxIterations, xGrid, yGrid) %#codegen % Copyright 2016-2019 The MathWorks, Inc. z0 = xGrid + 1i*yGrid; count = ones(size(z0)); % Map computation to GPU. coder.gpu.kernelfun; z = z0; for n = 0:maxIterations z = z.*z + z0; inside = abs(z)<=2; count = count + inside; end count = log(count);
mandelbrot_count
Запустите mandelbrot_count
функция с xGrid, yGrid значения, которые были ранее сгенерированы, и затем строят результаты.
count = mandelbrot_count(maxIterations, xGrid, yGrid); figure(2), imagesc( x, y, count ); colormap( [jet();flipud( jet() );0 0 0] ); title('Mandelbrot Set on MATLAB'); axis off
Сгенерировать MEX CUDA для mandelbrot_count
функционируйте, создайте объект настройки графического процессора кода и запустите codegen
команда. Из-за архитектурных различий между центральным процессором и графическим процессором, не всегда соответствует числовая верификация. Этот сценарий верен при использовании одного типа данных в вашем коде MATLAB и операциях накопления выполнения на этих одном значениях типа данных. Как этот пример Мандельброта даже двойные типы данных вызывают числовые ошибки. Одна причина этого несоответствия состоит в том, что графический процессор, который модульное использование с плавающей точкой плавило С плавающей точкой, Умножается - Добавляют инструкции (FMAD), и центральный процессор не использует эти инструкции. fmad=false
опция, которая передается nvcc
компилятор выключает эту оптимизацию FMAD.
cfg = coder.gpuConfig('mex'); cfg.GpuConfig.CompilerFlags = '--fmad=false'; codegen -config cfg -args {maxIterations,xGrid,yGrid} mandelbrot_count
Code generation successful: To view the report, open('codegen/mex/mandelbrot_count/html/report.mldatx').
После генерации MEX-функции проверьте, что она имеет ту же функциональность как исходная функция точки входа MATLAB. Запустите сгенерированный mandelbrot_count_mex
и постройте результаты.
countGPU = mandelbrot_count_mex(maxIterations, xGrid, yGrid); figure(2), imagesc( x, y, countGPU ); colormap( [jet();flipud( jet() );0 0 0] ); title('Mandelbrot Set on GPU'); axis off
Код CUDA был сгенерирован для простой функции MATLAB, реализующей Множество Мандельброта. Реализация была выполнена при помощи coder.gpu.kernelfun
прагма и вызов codegen
команда, чтобы сгенерировать MEX-функцию. Дополнительные флаги компилятора, FMAD=false, были переданы nvcc
компилятор, чтобы отключить оптимизацию FMAD, что выполняемые компиляторы NVIDIA.