Документация

Изучение целей

В этом примере вы учитесь как:

Прежде, чем следовать за началом работы с этим примером, рекомендуется ознакомить себя с Приложением GPU Coder. Для получения дополнительной информации смотрите Генерацию кода при помощи Приложения GPU Coder.

Учебные необходимые условия

Пример: векторное сложение

Этот пример использует пример сложения простого вектора, чтобы продемонстрировать сборку и рабочий процесс развертывания на NVIDIA графические процессоры. Создайте функцию MATLAB myAdd.m это действует как entry-point для генерации кода. В качестве альтернативы используйте файлы в Начале работы с Пакетом Поддержки MATLAB Coder для NVIDIA, Джетсон и NVIDIA УПРАВЛЯЮТ примером Платформ для этого примера. Самый легкий способ создать код CUDA для этой функции состоит в том, чтобы поместить coder.gpu.kernelfun прагма в функции. Когда GPU Coder сталкивается с kernelfun прагма, это пытается параллелизировать расчеты в этой функции и сопоставляет их с графическим процессором.

function out = myAdd(inp1,inp2) %#codegen
coder.gpu.kernelfun();
out = inp1 + inp2;
end

Пользовательский основной файл

Чтобы сгенерировать исполняемый файл CUDA, который может быть развернут на цели NVIDIA, создайте пользовательский основной файл (main.cu) и заголовочный файл (main.h). Основной файл вызывает код, сгенерированный для функции точки входа MATLAB. Основной файл передает вектор, содержащий первые 100 натуральных чисел к функции точки входа, и пишет результаты в двоичный файл (myAdd.bin).

 main.cu

//main.cu
// Include Files
#include "myAdd.h"
#include "main.h"
#include "myAdd_terminate.h"
#include "myAdd_initialize.h"
#include <stdio.h>

// Function Declarations
static void argInit_1x100_real_T(real_T result[100]);
static void main_myAdd();

// Function Definitions
static void argInit_1x100_real_T(real_T result[100])
{
  int32_T idx1;

  // Initialize each element.
  for (idx1 = 0; idx1 < 100; idx1++) {
    result[idx1] = (real_T) idx1;
  }
}

void writeToFile(real_T result[100])
{
    FILE *fid = NULL;
    fid = fopen("myAdd.bin", "wb");
    fwrite(result, sizeof(real_T), 100, fid);
    fclose(fid);
}

static void main_myAdd()
{
  real_T out[100];
  real_T b[100];
  real_T c[100];

  argInit_1x100_real_T(b);
  argInit_1x100_real_T(c);
  
  myAdd(b, c, out);
  writeToFile(out);  // Write the output to a binary file
}

// Main routine
int32_T main(int32_T, const char * const [])
{
  // Initialize the application.
  myAdd_initialize();

  // Invoke the entry-point functions.
  main_myAdd();

  // Terminate the application.
  myAdd_terminate();
  return 0;
}

 main.h

//main.h
#ifndef MAIN_H
#define MAIN_H

// Include Files
#include <stddef.h>
#include <stdlib.h>
#include "rtwtypes.h"
#include "myAdd_types.h"

// Function Declarations
extern int32_T main(int32_T argc, const char * const argv[]);

#endif

Приложение GPU Coder

Чтобы открыть приложение GPU Coder, на вкладке Apps панели инструментов MATLAB, под Code Generation, кликают по значку приложения GPU Coder. Можно также открыть приложение путем ввода gpucoder в командном окне MATLAB.

Запустите исполняемый файл и проверьте результаты

В окне команды MATLAB используйте runApplication() метод оборудования возражает, чтобы запустить исполняемый файл на целевом компьютере.

hwobj = jetson;
pid = runApplication(hwobj,'myAdd');

### Launching the executable on the target...
Executable launched successfully with process ID 26432.
Displaying the simple runtime log for the executable...

Скопируйте выходной файл интервала myAdd.bin к среде MATLAB на хосте и сравнивают вычисленные результаты с результатами MATLAB.

outputFile = [hwobj.workspaceDir '/myAdd.bin']
getFile(hwobj,outputFile);

% Simulation result from the MATLAB.
simOut = myAdd(0:99,0:99);

% Read the copied result binary file from target in MATLAB.
fId  = fopen('myAdd.bin','r');
tOut = fread(fId,'double');
diff = simOut - tOut';
fprintf('Maximum deviation is: %f\n', max(diff(:)));

Maximum deviation between MATLAB Simulation output and GPU coder output on Target is: 0.000000