Exponenta Banner
exponenta event banner

coder.gpu.persistentMemory

Прагма, чтобы выделить переменную как постоянную память на графическом процессоре

свернуть все на странице

    Синтаксис

    coder.gpu.persistentMemory(pvar)

    Описание

    пример

    coder.gpu.persistentMemory(pvar) сопоставляет персистентную переменную pvar MATLAB® к CUDA® включил NVIDIA® графический процессор как переменную с постоянной памятью. Переменная должна быть фиксированным размером и типа данных, поддержанного для генерации кода графического процессора.

    Это - функция генерации кода. Это не оказывает влияния в MATLAB.

    Примечание

    Для MEX CUDA постоянная память на графическом процессоре сохраняется во время полноты сеанса работы с MATLAB. Для освобождения памяти графического процессора используйте clear mex Команда MATLAB. Для освобождения памяти графического процессора в статических библиотеках динамические библиотеки или исполняемые цели, вызывают сгенерированный <primary function name>_terminate() функция обслуживания.

    Примеры

    свернуть все

    В этом примере показано, как сопоставить персистентную переменную MATLAB с постоянной памятью на графическом процессоре при помощи coder.gpu.persistentMemory прагма.

    Считайте следующую функцию точки входа MATLAB myPersistent содержа простой цикл.

    function output = myPersistent(input)

    persistent pvar;
    if isempty(pvar)
        pvar = ones(size(input));
    end
    
    coder.gpu.persistentMemory(pvar);
    
    for i = 1:numel(input)
        pvar(i) = pvar(i) + input(i);
    end
    
    output = coder.nullcopy(input);
    for i = 1:numel(input)
        output(i) = pvar(i) * input(i);
    end
end

    Создайте объект настройки генерации кода для автономной статической библиотеки CUDA.

    cfg = coder.gpuConfig('lib');

    Задайте массив ячеек input это объявляет размер и тип данных входных параметров к функциональному myPersistent.

    input = {rand(1,1024)}

    Сгенерируйте MEX-функцию myPersistent_mex при помощи codegen функция с -config, -args, и -report опции, чтобы задать настройку, обеспечьте входные параметры и сгенерируйте отчет генерации кода.

    codegen -config cfg -args input -report myPersistent

    Отрывок сгенерированного myPersistent.cu файл показывают.

    //
// File: myPersistent.cu
//
// GPU Coder version                    : 2.0
// CUDA/C/C++ source code generated on  : 16-Jul-2020 20:08:46
//

// Include Files
#include "myPersistent.h"
#include "myPersistent_data.h"
#include "myPersistent_initialize.h"
#include "MWCudaDimUtility.hpp"
...
//
// Arguments    : const double input[1024]
//                double output[1024]
// Return Type  : void
//
void myPersistent(const double input[1024], double output[1024])
{
  double (*gpu_input)[1024];
  double (*gpu_output)[1024];
  if (!isInitialized_myPersistent) {
    myPersistent_initialize();
  }

  cudaMalloc(&gpu_output, 8192UL);
  cudaMalloc(&gpu_input, 8192UL);
  cudaMemcpy(gpu_input, (void *)&input[0], 8192UL, cudaMemcpyHostToDevice);
  myPersistent_kernel1<<<dim3(2U, 1U, 1U), dim3(512U, 1U, 1U)>>>(*gpu_input,
    *gpu_output, *pvar);
  cudaMemcpy(&output[0], gpu_output, 8192UL, cudaMemcpyDeviceToHost);
  cudaFree(*gpu_input);
  cudaFree(*gpu_output);
}

//
// Arguments    : void
// Return Type  : void
//
void myPersistent_init()
{
  double b_pvar[1024];
  boolean_T pvar_dirtyOnCpu;
  boolean_T pvar_dirtyOnGpu;
  pvar_dirtyOnCpu = false;
  pvar_dirtyOnGpu = true;
  for (int i = 0; i < 1024; i++) {
    if (pvar_dirtyOnGpu) {
      cudaMemcpy(&b_pvar[0], pvar, 8192UL, cudaMemcpyDeviceToHost);
      pvar_dirtyOnGpu = false;
    }

    b_pvar[i] = 1.0;
    pvar_dirtyOnCpu = true;
  }

  if (pvar_dirtyOnCpu) {
    cudaMemcpy(pvar, &b_pvar[0], 8192UL, cudaMemcpyHostToDevice);
  }
}
...

    Персистентная переменная pvar сохраняется на графическом процессоре между вызовами myPersistent() функция.

    Входные параметры

    свернуть все

    Имя переменной, которая должна быть сопоставлена с пространством памяти графического процессора как персистентная переменная.

    Ограничения

    • Классы MATLAB не поддерживаются coder.gpu.persistentMemory прагма.

    • coder.gpu.persistentMemory прагма не поддерживается в Simulink®.

    • Если персистентная переменная в MATLAB переменного размера, генератор кода не сопоставляет переменную с постоянной памятью на графическом процессоре.

    Смотрите также

    Приложения

    Функции

    Объекты

    Темы

    Введенный в R2020b

    Документация GPU Coder

    Поддержка