Exponenta Banner
exponenta event banner

coder.gpu.persistentMemory

Pragma для выделения переменной в качестве постоянной памяти на GPU

свернуть все на странице

    Синтаксис

    coder.gpu.persistentMemory (pvar)

    Описание

    пример

    coder.gpu.persistentMemory(pvar) сопоставляет постоянную переменную MATLAB ®pvar к графическому процессору NVIDIA ® с поддержкой CUDA ® в качестве переменной с постоянной памятью. Переменная должна иметь фиксированный размер и тип данных, поддерживаемый для создания кода графического процессора.

    Это функция генерации кода. Он не влияет на MATLAB.

    Примечание

    Для CUDA MEX постоянная память на GPU сохраняется в течение всего сеанса MATLAB. Для освобождения памяти графического процессора используйте clear mex команда MATLAB. Для освобождения памяти графического процессора в статических библиотеках, динамических библиотеках или исполняемых конечных объектах вызовите сгенерированный <primary function name>_terminate() хозяйственная функция.

    Примеры

    свернуть все

    В этом примере показано, как сопоставить постоянную переменную MATLAB с постоянной памятью на GPU с помощью coder.gpu.persistentMemory прагматика.

    Рассмотрим следующую функцию начальной точки MATLAB myPersistent содержит 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 конфигурации создания кода для автономной статической библиотеки CUDA.

    cfg = coder.gpuConfig('lib');

    Определение массива ячеек input который объявляет размер и тип данных входных данных функции myPersistent.

    input = {rand(1,1024)}

    Создание функции MEX myPersistent_mex с помощью codegen функции с помощью -config, -args, и -report параметры для задания конфигурации, предоставления входных аргументов и создания отчета о создании кода.

    codegen -config cfg -args input -report myPersistent

    Фрагмент сгенерированного myPersistent.cu отображается файл.

    //
// 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);
  }
}
...

    Постоянная переменная pvar сохраняется на GPU между вызовами myPersistent() функция.

    Входные аргументы

    свернуть все

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

    Ограничения

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

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

    • Если постоянная переменная в MATLAB имеет переменный размер, генератор кода не сопоставляет переменную с постоянной памятью на GPU.

    См. также

    Приложения

    Функции

    Объекты

    Темы

    Представлен в R2020b

    Документация по кодеру GPU

    Поддержка