Приложение GPU Environment Check - это интерактивное средство для проверки и настройки среды генерации кода GPU на компьютере разработчика и встраиваемых аппаратных платформах, таких как NVIDIA ® DRIVE и Jetson .
Чтобы запустить приложение, в окне команд MATLAB ® введите:
gpucoderSetup
Проверьте компьютерную среду разработки хоста для компиляторов и библиотек NVIDIA, необходимых для создания кода графического процессора.
Создайте базовый код и протестируйте выполнение сгенерированного кода на устройстве GPU на хост-компьютере. Тесты проверяют выполнение кода путем сравнения результатов с моделированием MATLAB.
Выполнение глубоких тестов формирования и выполнения кода обучения на компьютере разработчика. Можно использовать библиотеки NVIDIA cuDNN или TensorRT. Требуется пакет поддержки GPU Coder™ Interface for Deep Learning Libraries.
Подключитесь к встроенным платам NVIDIA, таким как DRIVE и Jetson, для выполнения тестов генерации и выполнения кода. Требуется пакет поддержки MATLAB Coder™ для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE.
Укажите расположение библиотек и создайте сценарий MATLAB, устанавливающий переменные среды, требуемые кодером графического процессора.
Примечание
gpucoderSetup создает файл отчета в текущей папке. Если у вас нет разрешений на запись в текущей папке, перед запуском приложения измените папку с помощью MATLAB cd команда.
На панели Check/Setup приложения представлены раскрывающиеся списки, позволяющие выбрать GPU-устройство на хост-компьютере разработки или аппаратных платформах, таких как NVIDIA DRIVE и Jetson.
| Выбор | Ценности | Описание |
|---|---|---|
Выбор оборудования |
| Выполнение генерации кода, выполнения кода и проверки среды на хост-компьютере разработки. Приложение генерирует CUDA ® MEX для выполнения тестов. Если на компьютере разработчика имеется несколько графических процессоров, выберите соответствующее устройство с помощью опции «Выбрать графический процессор». |
| Выполните генерацию кода и проверку выполнения кода на целевой платформе NVIDIA DRIVE. После установки пакета поддержки кодеров MATLAB для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE используйте панель «Настройки платы», чтобы указать параметры подключения для целевого устройства. | |
| Выполните генерацию кода и проверку выполнения кода на целевой платформе NVIDIA Jetson. После установки пакета поддержки кодеров MATLAB для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE используйте панель «Настройки платы», чтобы указать параметры подключения для целевого устройства. | |
| Выбор графического процессора |
| Выберите устройство графического процессора для выполнения тестов. При наличии нескольких устройств по умолчанию используется первое устройство. Эта опция отображается только в том случае, если для параметра «Выбор оборудования» установлено значение |
Укажите параметры подключения для аппаратных платформ, таких как NVIDIA DRIVE и Jetson. Приложение использует jetson(Пакет поддержки кодеров MATLAB для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE) или drive (MATLAB Coder Support Package for NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE Platforms) Функции MATLAB Coder Support Package for NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE Platforms для создания объекта прямого аппаратного подключения. Программное обеспечение пакета поддержки использует SSH-соединение по TCP/IP для выполнения команд при построении и выполнении сгенерированного кода CUDA на платформах DRIVE или Jetson. Целевая платформа должна находиться в той же сети, что и хост-компьютер. Кроме того, для подключения платы непосредственно к главному компьютеру можно использовать кросс-кабель Ethernet. Дополнительные сведения о требованиях, настройке и шагах по настройке плат NVIDIA см. в разделе Установка и настройка предварительных условий для плат NVIDIA (пакет поддержки кодеров MATLAB для платформ NVIDIA Jetson и NVIDIA DRIVE).
| Выбор | Описание |
|---|---|
Адрес устройства | IP-адрес или имя хоста оборудования. Например, Для использования имени хоста необходимо подключить кабель Ethernet к порту Ethernet платы. Затем используйте команды Linux для настройки аппаратного IP-адреса и связывания имени хоста с IP-адресом. |
Имя пользователя | Допустимое имя пользователя Linux ® для операционной системы на плате. |
Пароль | Указан допустимый пароль для имени пользователя Linux. |
Время ожидания выполнения | Укажите время в секундах, которое приложение ожидает перед проверкой выполнения тестов на конечном объекте. Значение по умолчанию - 10 секунд. |
Идентификатор устройства графического процессора | В среде с несколькими графическими процессорами, такой как платформы NVIDIA Drive, укажите целевое устройство графического процессора CUDA. |
Существует два типа проверок рабочего процесса, которые можно выполнить с помощью приложения:
Базовые тесты создания и выполнения кода на компьютере разработчика. Эти тесты проверяют выполнение кода путем сравнения результатов с моделированием MATLAB.
| Выбор | Описание |
|---|---|
Создать код | Тестирование формирования и построения базового кода. Для этого теста требуется допустимая среда генерации кода CUDA на указанном оборудовании. |
Создание кода и выполнение | Протестируйте создание, построение и выполнение базового кода на устройстве в указанном аппаратном обеспечении. Для выполнения этого теста требуется допустимая среда генерации кода CUDA и устройство графического процессора на указанном оборудовании. |
Профилирование SIL | Выполните базовые тесты профилирования SIL на хост-компьютере. |
Создание и выполнение кода глубокого обучения на компьютере разработчика. Можно использовать библиотеки cuDNN или TensorRT.
| Выбор | Описание |
|---|---|
Создать код | Тестирование генерации и построения кода глубокого обучения. Для этого теста требуется допустимая среда генерации кода CUDA на указанном оборудовании. |
Создание кода и выполнение | Протестируйте создание, построение и выполнение кода глубокого обучения на устройстве в указанном оборудовании. Для выполнения этого теста требуется допустимая среда генерации кода CUDA и устройство графического процессора на указанном оборудовании. |
Цель | Укажите библиотеку глубокого обучения для создания кода. Допустимые параметры: |
Проверка типа данных | Укажите точность вычислений вывода в поддерживаемых слоях. Для выполнения вывода в 32-разрядных поплавках используйте Требования к вычислительным возможностям см. в разделе Аппаратное обеспечение сторонних производителей. |
Укажите расположение библиотек для проверки среды разработки CUDA на компьютере. Создание сценария MATLAB gpuEnvSettings.m устанавливает переменные среды, требуемые кодером графического процессора. Дополнительные сведения см. в разделе Настройка необходимых продуктов.
| Выбор | Описание |
|---|---|
Путь установки CUDA | Путь к установке набора инструментов CUDA. Например:
|
cuDNN | Путь к корневой папке установки библиотеки cuDNN. Например:
|
TensorRT | Путь к корневой папке установки библиотеки TensorRT™. Например:
|
Путь к библиотеке NVTX | Путь к При стандартной установке набора инструментов CUDA этот путь обычно является папкой библиотеки CUDA. Например:
|
При выборе «Выполнить проверки» gpucoderSetup выполняет среду, генерацию кода и другие проверки на основе выбранных параметров. Затем генерируется gpucoderSetupReport отчет, который указывает, прошел ли тест, и предоставляет дополнительную информацию для неуспешных тестов. В текущей папке создается HTML-версия отчета с тем же именем.
